问题
enquo在将其传递给dplyr链之前，我想确保自定义函数的参数类型正确。
我尝试过的
我能够将参数组合成一个dataframe，然后测试每个变量的类型。但是我想知道是否有一种解决方案可以在将每种类型放入dataframe？中之前对其进行测试？
我也尝试过这个，但无济于事：
my_function_if <- function(data, numeric_arg, logic_arg, chr_arg){
if(is.numeric(data$numeric_arg)){
enq_numeric <- enquo(numeric_arg)
} else {
warning("Argument \"numeric_arg\" must be numeric")
}
if(is.logical(data$logic_arg)){
enq_logic <- enquo(logic_arg)
} else {
warning("Argument \"logic_arg\" must be logical")
}
if(is.character(data$chr_arg)){
enq_chr <- enquo(chr_arg)
} else {
warning("Argument \"chr_arg\" must be of type character")
}
df <- data %>%
mutate(numeric_col2 = UQ(enq_numeric)*2,
logic_col2 = !UQ(enq_numeric),
chr_col2 = UQ(enq_chr))
return(df)
}
样品数据和样品功能
这就是我用来测试使用enquo评估列的一般概念的方法：
library(dplyr)
dataFrame <- data.frame(numeric_col = c(1.5:10.5),
logic_col = c(rep(T, 10)),
chr_col = c(letters[1:10]),
stringsAsFactors = FALSE)
my_function <- function(data, numeric_arg, logic_arg, chr_arg){
enq_numeric <- enquo(numeric_arg)
enq_logic <- enquo(logic_arg)
enq_chr <- enquo(chr_arg)
df <- data %>%
mutate(numeric_col2 = UQ(enq_numeric)*2,
logic_col2 = !UQ(enq_numeric),
chr_col2 = UQ(enq_chr))
return(df)
}
正确的输出而没有任何错误：（尽管我正在寻找更通用的解决方案，因为这是一个示例函数）
numeric_col logic_col chr_col numeric_col2 logic_col2 chr_col2
1 1.5 TRUE a 3 FALSE a
2 2.5 TRUE b 5 FALSE b
3 3.5 TRUE c 7 FALSE c
4 4.5 TRUE d 9 FALSE d
5 5.5 TRUE e 11 FALSE e
6 6.5 TRUE f 13 FALSE f
7 7.5 TRUE g 15 FALSE g
8 8.5 TRUE h 17 FALSE h
9 9.5 TRUE i 19 FALSE i
10 10.5 TRUE j 21 FALSE j
另外
我试图在Hadley的许多资源，StackOverflow和其他博客中进行搜索。但是我可能很难知道要搜索什么。如果您能够指出正确的方向，我总是愿意自己弄清楚。任何其他资源都值得欢迎。
提前致谢！
我会推荐这样的东西
check_class <- function(data, q, test) {
test(rlang::eval_tidy(q, data))
}
my_function <- function(data, numeric_arg, logic_arg, chr_arg){
enq_numeric <- enquo(numeric_arg)
enq_logic <- enquo(logic_arg)
enq_chr <- enquo(chr_arg)
stopifnot(check_class(data, enq_numeric, is.numeric))
stopifnot(check_class(data, enq_logic, is.logical))
stopifnot(check_class(data, enq_chr, is.character))
df <- data %>%
mutate(numeric_col2 = UQ(enq_numeric)*2,
logic_col2 = !UQ(enq_numeric),
chr_col2 = UQ(enq_chr))
return(df)
}
我们rlang::eval_tidy用来评估data.frame上下文中的安全性。您真的必须对它们进行评估，因为您真的不知道在评估之前它们中可能包含什么。然后，您可以检查所有结果的类。这也允许您执行这些变量的功能。这些都起作用。
my_function(dataFrame, numeric_col, logic_col, chr_col)
my_function(dataFrame, as.numeric(logic_col), logic_col, as.character(logic_col))
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