与 NSE 一起使用的 `any_of()` 的替代方案？

Question

在函数中，有时我需要仅选择存在的变量。

为此，函数

dplyr::any_of()

是完美的，但它仅适用于标准评估，以字符向量作为输入。

我正在寻找一种替代方案，可以作为以下示例中的替代品，感觉非常hacky：

library(tidyverse) 
library(rlang)
f = function(data, x1, x2, gp){
  gpname =  as_label(enquo(gp))
  data %>%
    select(x1={{x1}}, x2={{x2}}, gp=any_of(gpname)) %>% 
    names()
}

iris %>% f(Sepal.Length,Sepal.Width,Species)
#> [1] "x1" "x2" "gp"
iris %>% f(Sepal.Length,Sepal.Width)
#> [1] "x1" "x2"

^{创建于 2024-03-15，使用 reprex v2.1.0}

Answer 1

一种方法是使用

tidyselect::eval_select(strict=FALSE)

创建一个命名向量以传递给

select()

。

strict

参数允许忽略失败的选择：

library(tidyselect)
library(dplyr)

f <- function(data, x1, x2, gp){
  vars <- eval_select(expr(c(x1 = {{x1}}, x2 = {{x2}}, {{gp}})), data, strict = FALSE)
  iris %>%
    select(vars) %>%
    names()
}
iris %>% f(Sepal.Length, Sepal.Width, Species)
[1] "x1"      "x2"      "Species"

iris %>% f(Sepal.Length, Sepal.Width, foo)
[1] "x1" "x2"