R 将字符向量转换为函数调用

我怎么能吃这个

d <- "3:10"

我以前见过这种情况，搜索了很多遍，但什么都想不起来

这是我试过的

> eval(d)
# [1] "3:10"
> eval(noquote(d))
# [1] 3:10
> noquote(eval(d))
# [1] 3:10
> evalq(d)
# [1] "3:10"
> substitute(d)
# d

---

我认为您正在寻找可怕的

eval（parse（…）

构造

尝试：

还有，干什么！我不想这么做，但它比

eval（parse（…）

更快（但是您在注释中的方法更快）

---

fun1我认为您正在寻找可怕的
eval（解析（…）
构造

尝试：

还有，干什么！我不想这么做，但它比
eval（parse（…）
更快（但是您在注释中的方法更快）

fun1啊哈！好奇，为什么它是“可怕的”？很多人都这么说，尤其是关于
eval
。与《财富》（106）
杂志的《财富》（106）
s@RichardScriven同行是否更好？我会找出几个链接。不过我自己从来没有遇到过任何问题。@RichardScriven实际上提出了
eval（parse（…）
构造最相关的原因。关于你的子问题，数据是如何以这种形式出现的？我正在解析来自的文本，为它所附带的数据创建标题向量。所以我想创建这些序列，以配合@DavidArenburg的结果，试试
daha！好奇，为什么它是“可怕的”？很多人都这么说，尤其是关于
eval
。与《财富》（106）
杂志的《财富》（106）
s@RichardScriven同行是否更好？我会找出几个链接。不过我自己从来没有遇到过任何问题。@RichardScriven实际上提出了
eval（parse（…）
构造最相关的原因。关于你的子问题，数据是如何以这种形式出现的？我正在解析来自的文本，为它所附带的数据创建标题向量。因此，我想创建这些序列，以与@davidernburg的结果一致，尝试
d
> eval(d)
# [1] "3:10"
> eval(noquote(d))
# [1] 3:10
> noquote(eval(d))
# [1] 3:10
> evalq(d)
# [1] "3:10"
> substitute(d)
# d

d <- "3:10"
eval(parse(text = d))
# [1]  3  4  5  6  7  8  9 10

Reduce(":", as.numeric(strsplit(d, ":", TRUE)[[1]]))
# [1]  3  4  5  6  7  8  9 10

fun1 <- function() Reduce(":", as.numeric(strsplit(d, ":", TRUE)[[1]]))
fun2 <- function() eval(parse(text = d))
fun3 <- function() {
  s <- as.numeric(strsplit(d, ":", fixed = TRUE)[[1]])
  s[1]:s[2]
}

library(microbenchmark)
microbenchmark(fun1(), fun2(), fun3())
# Unit: microseconds
#    expr     min       lq   median       uq     max neval
#  fun1()  24.375  26.0865  32.2865  55.8070 113.751   100
#  fun2() 108.192 112.4680 121.4490 204.8375 453.720   100
#  fun3()   8.553  10.6920  12.8300  20.9550  40.198   100