Cómo escribir una función de R, que evalúa una expresión dentro de una trama de datos

Question

rompecabezas para los conocedores R: Digamos que tenemos una trama de datos:

df <- data.frame(a = 1:5, b = 1:5) 

Sé que podemos hacer cosas como

with(df, a) 

para obtener un vector de resultados.

Pero, ¿cómo puedo escribir una función que toma una expresión (como a o a > 3) y hace lo mismo dentro. Es decir. Quiero escribir una función fn que toma un marco de datos y una expresión como argumentos y devuelve el resultado de evaluar la expresión "dentro" del marco de datos como un entorno.

No importa que esto suene artificial (podría simplemente usar with como arriba), pero esta es solo una versión simplificada de una función más compleja que estoy escribiendo. Probé varias variantes (usando eval, with, envir, substitute, local, etc.) pero ninguna de ellas funciona. Por ejemplo, si defino fn así:

fn <- function(dat, expr) { 
    eval(expr, envir = dat) 
} 

me sale este error:

> fn(df, a) 
Error in eval(expr, envir = dat) : object 'a' not found 

Es evidente que me falta algo sutil sobre los entornos y evaluación. ¿Hay alguna manera de definir tal función?

Answer 1

El paquete de celosía hace este tipo de cosas de una manera diferente. Ver, por ejemplo, lattice:::xyplot.formula.

fn <- function(dat, expr) { 
    eval(substitute(expr), dat) 
} 
fn(df, a)    # 1 2 3 4 5 
fn(df, 2 * a + b)  # 3 6 9 12 15 

Answer 2

Eso es porque no estás pasando una expresión.

Probar:

fn <- function(dat, expr) { 
    mf <- match.call() # makes expr an expression that can be evaluated 
eval(mf$expr, envir = dat) 
} 

> df <- data.frame(a = 1:5, b = 1:5) 
> fn(df, a) 
[1] 1 2 3 4 5 
> fn(df, a+b) 
[1] 2 4 6 8 10 

Un rápido vistazo al código fuente de las funciones que utiliza este (por ejemplo lm) puede revelar mucho más cosas interesantes al respecto.

Answer 3

? Within también podría ser de su interés.

df <- data.frame(a = 1:5, b = 1:5) 
within(df, cx <- a > 3) 
    a b cx 
1 1 1 FALSE 
2 2 2 FALSE 
3 3 3 FALSE 
4 4 4 TRUE 
5 5 5 TRUE 

Answer 4

una entrada tardía, pero el enfoque y la sintaxis data.table parecen ser lo que está después. Esto es exactamente cómo funciona [.data.table con los argumentos j, i y by.

Si lo necesita en forma fn(x,expr), a continuación, puede utilizar el siguiente

library(data.table) 

DT <- data.table(a = 1:5, b = 2:6) 

`[`(x=DT, j=a) 

## [1] 1 2 3 4 5 

`[`(x=DT, j=a * b) 
## [1] 2 6 12 20 30 

Creo que es más fácil de usar en forma nativa más

DT[,a] 
## [1] 1 2 3 4 5 

y así sucesivamente. En el fondo esto está usando substitute y eval