dplyr 中的函数和非标准评估

我刚刚读完“用 dplyr 编程” https://dplyr.tidyverse.org/articles/programming.html and “以编程方式定义美学映射” https://ggplot2.tidyverse.org/reference/aes_.html开始掌握函数的非标准评估。这篇文章的具体问题是，“如何使用 tidyverse 直接在下面编写代码（例如quo(), !!, etc.)"而不是基本 R 方法eval(), substitute, etc..

library(tidyverse)
xy <- data.frame(xvar = 1:10, yvar = 11:20)

plotfunc <- function(data, x, y){
  y.sqr <- (eval(substitute(y), envir = data))^2
  print(
    ggplot(data, aes_q(x = substitute(x), y = substitute(y.sqr))) + 
      geom_line()
  )
}

plotfunc(xy, xvar, yvar)

你能提供答案吗？如果你能理解以下概念，那就太好了，为什么上面的函数是这样的非标准而下面的另一个功能是标准的？我读了高级R关于函数和非标准评估的章节，但目前这超出了我的能力范围。能用通俗的语言解释一下吗？下面的函数（对我来说）清晰简洁，而上面的函数却是一团模糊的混乱。

rescale01 <- function(x) {
  rng <- range(x, na.rm = TRUE)
  (x - rng[1]) / (rng[2] - rng[1])
}
rescale01(c(0, 5, 10))

您可以执行以下操作：

library(tidyverse)
xy <- data.frame(xvar = 1:10, yvar = 11:20)

plotfunc <- function(data, x, y){
  x <- enquo(x)
  y <- enquo(y)
  print(
    ggplot(data, aes(x = !!x, y = (!!y)^2)) + 
      geom_line()
  )
}
plotfunc(xy, xvar, yvar)

非标准评估基本上意味着您将参数作为表达式而不是值传递。quo and enquo还将评估环境与该表达式相关联。

Hadley Wickham 在他的书中是这样介绍的：

在大多数编程语言中，您只能访问 a 的值 函数的参数。在 R 中，您还可以访问用于 计算它们。这使得评估非标准代码成为可能 方法：使用所谓的非标准评估（NSE） 短的。 NSE 对于进行交互时的函数特别有用 数据分析，因为它可以大大减少打字量。