r - 在dplyr select()中了解非标准评估NSE和标准评估SE

有人会友好地解释以下非标准评估和标准评估概念之间的差异吗？具体来说，为什么某些方法有效而其他方法无效。

我希望这将成为其他人的路标(并节省他们的时间)并增加文档/小插图。此外，尽管我相信我对解释有很好的把握，但是我相信有人应该比我生产/解释的东西更优雅，更完整地回答这个问题。

library(dplyr)
myCols <- c("Sepal.Width", "Sepal.Length")

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# Non-Standard Evaluation (NSE)
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# METHOD 1: Works as expected
select(iris, Sepal.Width, Sepal.Length)

# METHOD 2: Throws error - must reolve to integer column positions.
select(iris, myCols)

# METHOD 3: Works as expected
select(iris, one_of(myCols))

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# Standard Evaluation (SE)
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# METHOD 4: Returns just Sepal.Width NOT Sepal.Length
select_(iris, myCols)

# METHOD 5: Throws error - must reolve to integer column positions.
select_(iris, ~myCols)

# METHOD 6: Works as expected
select_(iris, .dots = myCols)

最佳答案

如果仍然有人碰到这个问题，我只想指出select_现在已被弃用，方法1、2、3现在都可以使用(产生两个“Sepal.Width”，“Sepal.Length”列)。

并且，如果您有符号列表而不是列的字符名称，则可以用!!!取消引用!和 !!。以下直接来自select()的帮助文件。

# Unquoting ----------------------------------------

# Like all dplyr verbs, select() supports unquoting of symbols:
vars <- list(
  var1 = sym("cyl"),
  var2 = sym("am")
)
select(mtcars, !!!vars)

# For convenience it also supports strings and character
# vectors. This is unlike other verbs where strings would be
# ambiguous.
vars <- c(var1 = "cyl", var2 ="am")
select(mtcars, !!vars)
rename(mtcars, !!vars)

关于r - 在dplyr select()中了解非标准评估NSE和标准评估SE，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/27904185/