はじめに

ここでは、c()とsetNames()は違う(原因不明)ということをメモしておく。将来、また同じところで躓くだろうから。

何をしたいのか

tidyevalに基づいて関数を作っているときに、既存の関数の一部だけをそのままではなく、変更したいときがある。というかあった。例えば、こんな感じ。カラムをenquo()したりして、その変数名をjoin()のキーにしたい、みたいな状況。

df1 <- tibble(ID = c("a","b","c"), KEY = 1:3)
df2 <- tibble(id = c("a", "b"), key = 2:2, flg = c("key1", "key2"))

join_func <- function(data1, data2, key1, key2){
  key1_quo <- rlang::enquo(key1)
  key2_quo <- rlang::enquo(key2)
  
  key1_nm_quo <- rlang::quo_text(key1_quo)
  key2_nm_quo <- rlang::quo_text(key2_quo)
  
  left_join(data1, data2, by = setNames(nm     = c(key1_nm_quo, key2_nm_quo),
                                        object = c("id", "key")))
}
join_func(data1 = df1, data2 = df2, key1 = ID, key2 = KEY)

# A tibble: 3 x 3
  ID      KEY w    
  <chr> <int> <chr>
1 a         1 NA   
2 b         2 key2 
3 c         3 NA

このときにjoin()のbyの部分で、いつものようにc(key1 = KEY1, key2 = KEY2)みたいな指定すると何故か上手く行かない。エラーとしては左側のテーブルにそんなカラムがないと言われている。

join_func <- function(data1, data2, key1, key2){
  key1_quo <- rlang::enquo(key1)
  key2_quo <- rlang::enquo(key2)
  
  key1_nm_quo <- rlang::quo_text(key1_quo)
  key2_nm_quo <- rlang::quo_text(key2_quo)
  
  left_join(data1, data2, by = c(key1_nm_quo = "id", key2_nm_quo = "key"))
}

join_func(data1 = df1, data2 = df2, key1 = ID, key2 = KEY)
 エラー: `by` can't contain join column `key1_nm_quo`, `key2_nm_quo` which is missing from LHS
Call `rlang::last_error()` to see a backtrace.

そこで、色々調べていると下記の記事を見つけた。

関数内ではc()は機能しないからsetNames()使うほうがいいとのこと。

何が違うのか調べてみたが、何がダメなのかわからない。

func_c <- c("ID" = "id", "KEY" = "key")
func_setNames <- setNames(nm = c("ID", "KEY"),
                          object = c("id", "key"))

str(func_c)
 Named chr [1:2] "id" "key"
 - attr(*, "names")= chr [1:2] "ID" "KEY"

str(func_setNames)
 Named chr [1:2] "id" "key"
 - attr(*, "names")= chr [1:2] "ID" "KEY"

identical(func_c, func_setNames)
[1] TRUE

まぁ動くから良しとしよう。join側でなんかだめなんだろうか。名前とか変える必要ないなら下記に面白い例が載っていた。byの部分は、リストをmap_chr()で回して文字列にする。なので、by = map_chr(key, rlang::as_string)みたいな感じ作っても行ける。

using rlang quasiquotation with dplyr::_join functions

df_combiner <- function(data, x, group.by) {
  # check how many variables were entered for this grouping variable
  group.by <- as.list(rlang::quo_squash(rlang::enquo(group.by)))

  # based on number of arguments, select `group.by` in cases like `c(cyl)`,
  # the first list element after `quo_squash` will be `c` which we don't need,
  # but if we pass just `cyl`, there is no `c`, this will take care of that
  # issue
  group.by <-
    if (length(group.by) == 1) {
      group.by
    } else {
      group.by[-1]
    }

  # creating internal dataframe
  df <- dplyr::group_by(.data = data, !!!group.by, .drop = TRUE)

  # creating dataframes to be joined: one with tally, one with summary
  df_tally <- dplyr::tally(df)
  df_mean <- dplyr::summarise(df, mean = mean({{ x }}, na.rm = TRUE))

  # without specifying `by` argument, this works but prints a message I want to avoid
  #print(dplyr::left_join(x = df_tally, y = df_mean))

  # joining by specifying `by` argument (my failed attempt)
   dplyr::left_join(x = df_tally, y = df_mean, by = map_chr(group.by, rlang::as_string))

}

df_combiner(diamonds, carat, c(cut, clarity))
# A tibble: 40 x 4
# Groups:   cut [5]
#   cut   clarity     n  mean
#   <ord> <ord>   <int> <dbl>
# 1 Fair  I1        210 1.36 
# 2 Fair  SI2       466 1.20 
# 3 Fair  SI1       408 0.965
# 4 Fair  VS2       261 0.885
# 5 Fair  VS1       170 0.880
# 6 Fair  VVS2       69 0.692
# 7 Fair  VVS1       17 0.665
# 8 Fair  IF          9 0.474
# 9 Good  I1         96 1.20 
#10 Good  SI2      1081 1.04 
# … with 30 more rows

by = map_chr(key, rlang::as_string)でなくても、by = map_chr(key, rlang::quo_text)でもよい。結局はクオーしているのを文字列に変えれればよいので。

quos("a", "b", "c") %>%
  map_chr(
    .x = .,
    .f = function(x) {
      rlang::quo_text(x)
    }
  )

"\"a\"" "\"b\"" "\"c\""

相変わらずTidyevalは難しいのぅ…。

RのTidy evaluation_15

はじめに

何をしたいのか