使用dplyr编程-如何处理引号/enquotes

我需要创建一个包装器函数，用dplyr执行数据库调用

首先创建一个可复制的示例：

library("DBI")
library("dplyr")
conn = DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), path = ":memory:")

df = expand.grid(indate = as.character(as.POSIXct(seq(as.Date('2017/06/06'), as.Date('2018/02/12'), by="day"))), name = c("Canada","Japan","USA"), stringsAsFactors = FALSE)

copy_to(conn, df, "lineups_country",
        temporary = FALSE, 
        indexes = list(
          "indate",
          "name"
        )
)

这是在没有包装器函数的情况下运行良好的代码：

res = tbl(conn, table)

# filter the country
res = res %>% filter(name %in% c("Canada","Japan"))

# filter the date
res = res %>% filter(indate >= "2018-01-01")

res %>% show_query()
df2=res %>% collect()
unique(df$name);unique(df2$name)
min(df$indate);min(df2$indate)

现在，为了创建包装器函数，我已经阅读了文档

然而，事情对我来说还很不清楚，特别是关于引号/引文

以下是我尝试过的：

myFun = function(conn, table, 
                 dateCol   = "indate", 
                 startDate = as.POSIXct("2018-01-01"), 
                 key       = list(name = c("Australia","Japan"))) {


  on.exit({dbDisconnect(conn)})
  res = tbl(conn, table) 

  res %>% show_query()

  # filter the country
  countryCol = names(key)
  enquo_country <- enquo(countryCol) #enquo_country <- rlang::sym(countryCol) #
  res = res %>% filter(!!enquo_country %in% key[[1]])

  res %>% show_query()

  # filter the date
  enquo_dateCol <- enquo(dateCol) #enquo_country <- rlang::sym(names(key)) #
  res = res %>% filter(!!enquo_dateCol >= as.character(startDate))

  res %>% show_query()

  return(res %>% collect())
}

这会产生一个错误：

matchx表中出错，nomatch=0L:“match”需要向量 论据

---

您需要更改一些内容：

指定一个表，而不是表，它是一个函数； 对通过调用nameskey返回的字符向量使用sym将其转换为quosure； 如果你要使用enquo，不要引用dateCol。如果要引用它，请使用sym。 始终如一地命名起始日期； 将起始日期转换为字符没有特别的意义；不管怎样，它都处理得很好。 图书馆数据库 图书馆弹琴 conn=DBI:：dbConnectRSQLite:：SQLite，路径=：内存： df=expand.gridindate=as.characteras.POSIXctseqas.Date'2017/06/06'，as.Date'2018/02/12'，by=day， name=cCanada，日本，美国，stringsAsFactors=FALSE 复制到CONN、df、阵容和国家/地区， 临时=假， 索引=listindate，名称 myFun=功能控制，表格， dateCol=indate， 起始日期=as.POSIXct2018-01-01， key=listname=cAustralia，日本{ on.exit{dbDisconnectconn} res=tblconn，表格 res%>%show\u查询 过滤全国 国家/地区%filter！！国家/地区%in%关键字[[1]] res%>%show\u查询 过滤日期 enquo\u dateCol%过滤器！！enquo\u dateCol>=开始日期 res%>%show\u查询 returnres%>%收集 } 现在：

df2 >挑选* >来自“国家队”` > >挑选* >来自“国家队”` >“加拿大”、“日本”中的“姓名”所在位置 > >挑选* >从选择* >来自“国家队”` >“加拿大”、“日本”中的“姓名”所在位置 >其中'indate`>='2018-01-01T05:00:00Z' df2 >一个tibble:82 x 2 >独立名称 > >2018-01-02 19:00:00加拿大 >2018-01-02 19:00:00日本 >3 2018-01-03 19:00:00加拿大 >4 2018-01-03 19:00:00日本 >5 2018-01-04 19:00:00加拿大 >6 2018-01-04 19:00:00日本 >7 2018-01-05 19:00:00加拿大 >8 2018-01-05 19:00:00日本 >9 2018-01-06 19:00:00加拿大 >10 2018-01-06 19:00:00日本 > ... 还有72行 “key”和“dateCol”的名称是字符输入，使用rlang中的sym将其转换为符号进行计算

myFun = function(conn, table, 
                 dateCol   = "indate", 
                 startDate = as.POSIXct("2018-01-01"), 
                 key       = list(name = c("Australia","Japan"))) {


  on.exit({dbDisconnect(conn)})
  res = tbl(conn, table) 

  res %>%
        show_query()

  # filter the country
  countryCol = names(key)
 country <- rlang::sym(countryCol) 
  res <- res %>% 
             filter(!! (country) %in% key[[1]])

  res %>% 
         show_query()

  # filter the date
  dateCol <- rlang::sym(dateCol) 
  res <- res %>%
             filter(!! (dateCol) >= startDate)

  res %>%
       show_query()

  return(res %>% 
               collect())
 }

-运行函数

df2 <- myFun(conn, 
       table = "lineups_country",    # the table name
       key = list(name = c("Canada", "Japan")), 
       dateCol = "indate",    
       startDate = as.POSIXct("2018-01-01"))
#<SQL>
#SELECT *
#FROM `lineups_country`
#<SQL>
#SELECT *
#FROM `lineups_country`
#WHERE (`name` IN ('Canada', 'Japan'))
#<SQL>
#SELECT *
#FROM (SELECT *
#FROM `lineups_country`
#WHERE (`name` IN ('Canada', 'Japan')))
#WHERE (`indate` >= '2017-12-31T18:30:00Z')

head(df2, 5)
# A tibble: 5 x 2
#  indate              name  
#   <chr>               <chr> 
#1 2018-01-01 05:30:00 Canada
#2 2018-01-01 05:30:00 Japan 
#3 2018-01-02 05:30:00 Canada
#4 2018-01-02 05:30:00 Japan 
#5 2018-01-03 05:30:00 Canada

---

我们不需要在%key[[1]]中使用%>%filterUQcountry%来避免！！传播到其他的表达？@RockScience我错过了乡村的c。您可以使用UQ或！！。如果你不想传播它，请过滤！！国家%in%key[[1]]它来自哪里？@RockScience没关系。它可能来自深部状态或类似于1984年的状态：=