如何使用transmute处理R eval？

我对R很陌生。我正在尝试将一些列聚合到一个新列。因为只有聚合列必须保存到DF，所以我使用transmute

因为列名可能不同，所以我尝试连接一些字符串来生成一段代码，然后使用parse和eval来处理这段代码

我把这篇文章放在一起是：

transmute("aggr1" = as.numeric(val1) + as.numeric(val2), "aggr2" = as.numeric(val3) + as.numeric(val4))

如果我制作一个这样的新数据帧，它可以完美地工作：

data_aggr <- df %>%
  transmute("aggr1" = as.numeric(val1) + as.numeric(val2), "aggr2" = as.numeric(val3) + as.numeric(val4))

然后我使用：

data_aggr <- df %>%
  eval(parse(text=composed))

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我的解决方案可行吗。我做错了什么吗？

一般来说，你几乎不想在常规代码中使用

parse

和

eval

——事实上，它们的存在应该是一个警告，表明你在错误地思考问题。这些是用于低级R编程的专用工具，在分析代码中应该完全没有这些工具

首先，在您的代码中，可能导致混淆的原因是在列名周围使用双引号，因此您认为它们是字符串。事实并非如此！R默默地接受多个位置的字符串文本，而不是变量名，并将它们视为变量名

所以你的初始代码实际上相当于

transmute(aggr1 = as.numeric(val1) + as.numeric(val2), aggr2 = as.numeric(val3) + as.numeric(val4))

…没有引用，这种区别对于理解发生了什么至关重要

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现在，如何推广这一点，以便您可以实际使用不同的列名（即计算值）？简而言之，您需要使用

在列名前面，并使用

：=

代替

=

使dplyr将列名解释为计算值，并使用

：=

而不是

=

防止R将值视为函数调用参数名（它绕过R限制，因为

！！x=y

在语法上无效）

例如：

prefix = 'aggr'
data_aggr = df %>%
  transmute(
    !! paste0(prefix, 1) := as.numeric(val1) + as.numeric(val2),
    !! paste0(prefix, 2) := as.numeric(val3) + as.numeric(val4)
  )

如何准确计算列名显然取决于您的具体问题

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关于如何动态调用dplyr函数的详细信息，请参见vignette。

您到底想实现什么？如果您展示实际问题，我们可能会向您展示一种可行的方法。连接字符串以创建代码片段绝对是错误的做法！嗨，康拉德，我正在尝试对列进行聚合。用户可以选择（a）聚合列的新名称和（b）应该在聚合中的列。因此，如果csv中的用户给出例如aggr1、val1、val2，那么应该有一个新列aggr1，它是val1和val2的聚合。因为用户必须能够更改csv文件，所以我认为这是一种方法。

transmute(aggr1 = as.numeric(val1) + as.numeric(val2), aggr2 = as.numeric(val3) + as.numeric(val4))

prefix = 'aggr'
data_aggr = df %>%
  transmute(
    !! paste0(prefix, 1) := as.numeric(val1) + as.numeric(val2),
    !! paste0(prefix, 2) := as.numeric(val3) + as.numeric(val4)
  )