使用 purrr 和 dplyr： rlang::sym 是最好的方法

我想编写使用 dplyr 动词的函数，这意味着我必须涉入rlang.

提供一个具体的例子，假设我想使用purrr::map_df()迭代 a 中的变量dplyr::group_by(). The 使用 dplyr 编程小插图走过写一个my_summarise()功能;使用的方法rlang::enquo()在分组变量上，然后取消引用!!。 这种方法可以创建一个类似 dplyr 的新函数，该函数采用不带引号的变量名（my_summarise(df, g1)在小插图中）。

相反，我想 purrr 以字符串形式提供变量名称。是rlang::sym()正确的方法是这样做吗？好像不是，因为sym()dplyr 编程小插图中没有提到，rlang 中也几乎没有提到整洁的评价文章。有没有更好的办法？

library(tidyverse)
my_summarise <- function(df, group_var) {
  group_var <- rlang::sym(group_var)

  df %>%
    group_by(!!group_var) %>%
    summarise(mpg = mean(mpg))
}

# This works. Is that a good thing?
purrr::map_df(c("cyl", "am"), my_summarise, df = mtcars)

# A tibble: 5 x 3
    cyl   mpg    am
  <dbl> <dbl> <dbl>
1  4.00  26.7 NA   
2  6.00  19.7 NA   
3  8.00  15.1 NA   
4 NA     17.1  0   
5 NA     24.4  1.00

作为后续，为什么简单地取消引用（不首先应用enquo or sym）有时工作？在下面的例子中，为什么select()按预期工作但是group_by()不是吗？

x <- "cyl"
select(mtcars, !!x)
group_by(mtcars, !!x)

更新：答案与取消引用无关。就是那个select更灵活，可以处理字符串，而group_by can't.

其他参考：这个博客文章作者：埃德温·托恩。

简短的回答：是的。

如果你想map在列上，sym是一个很好的方法。莱昂内尔·亨利展示sym in the 草稿插图.

如果您想要传递列名称，但不尝试迭代，Kirill Müllerprefers quo。在下面的示例中，它们具有相同的效果。

library(dplyr)

x <- rlang::quo(cyl)
y <- rlang::sym("cyl")
identical(group_by(mtcars, !!x), group_by(mtcars, !!y))  # TRUE