R中的Lazyeval - 我如何构建子集函数？

我正在尝试在R中构建一个子集函数，它将接受数据框以及列名，并使用概述here的lazyeval方法解决问题。这里是我的代码：R中的Lazyeval - 我如何构建子集函数？

iris_fun <- function(df, selection_var, selection_input){ 

    temp <- subset(df, ~.data[[.env$selection_var]] == .env$selection_input) 

    return(temp) 

}

当我尝试与调用此：

iris_fun(iris, "Species", "setosa")

我得到一个错误信息：

错误subset.data.frame（DF，〜。数据[[。env $ selection_var]] == selection_input）： '子集'必须为逻辑

A dvice赞赏！

来源

2016-03-04 c. garrett

你的问题没有任何意义。你想做什么，真的吗？ –

@HongOoi，我正在尝试构建一个函数，该函数将根据给定条件（实际上来自另一个数据框）对数据框进行子集合。现在，我试图让第一部分工作 - 基于变量和值的子集，这些变量和值将作为函数的输入（以及数据框）。 –

在那个例子中，hadley重新定义了'subset'，因此它不再是'base :: subset' – rawr

R subset功能不是为编程设计的。这会对你有没有一个非标准的eval困惑的问：

iris_fun <- function(df, selection_var, selection_input){ 
        df[ df[[selection_var]] == selection_input , ]}

（不幸的是在“lazyeval”这篇文章似乎没有要与套餐五0.1.10一致有没有f_eval或f_interp，所以你不能定义（懒惰）：子集函数，需要开发版本。）

来源

2016-03-04 23:29:00

R中的Lazyeval - 我如何构建子集函数？

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