Tidy Evaluation не работает с mutate и stringr

Question

Я пытаюсь использовать Tidy Eval и Stringr в мутирующем канале, но каждый раз, когда я запускаю его, это дает мне нежелательный результат. Вместо того, чтобы заменить букву «a» на букву «X», он перезаписывает весь вектор именем столбца, как вы можете видеть в приведенном ниже примере, который использует набор данных IRIS.

text_col="Species"
iris %>% 
  mutate({{text_col}} := str_replace_all({{text_col}}, pattern = "a", replacement = "X"))

результат :

    structure(list(Sepal.Length = c(5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 5, 5.4, 4.6, 
5, 4.4, 4.9, 5.4, 4.8, 4.8, 4.3, 5.8), Sepal.Width = c(3.5, 3, 
3.2, 3.1, 3.6, 3.9, 3.4, 3.4, 2.9, 3.1, 3.7, 3.4, 3, 3, 4), Petal.Length = c(1.4, 
1.4, 1.3, 1.5, 1.4, 1.7, 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5, 1.6, 1.4, 1.1, 
1.2), Petal.Width = c(0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.4, 0.3, 0.2, 
0.2, 0.1, 0.2, 0.2, 0.1, 0.1, 0.2), Species = c("Species", "Species", 
"Species", "Species", "Species", "Species", "Species", "Species", 
"Species", "Species", "Species", "Species", "Species", "Species", 
"Species")), row.names = c(NA, 15L), class = "data.frame")

Разве Stringr не поддерживает аккуратное вычисление или оператор фигурных / кудрявых ({{}}) ??

Answer 1

Tidy оценка полностью зависит от того, как вы отправляете свои материалы.

Например, если вы отправите свой ввод как переменную без кавычек, ваша попытка будет успешной.

library(dplyr)
library(stringr)
library(rlang)

change_fun <- function(df, text_col) {
  df %>%  mutate({{text_col}} := str_replace_all({{text_col}}, "a","X"))
}

change_fun(iris, Species) %>% head

#  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosX
#2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosX
#3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosX
#4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosX
#5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosX
#6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosX

Чтобы передать ввод в виде переменных в кавычках, используйте sym, чтобы сначала преобразовать в символ, а затем вычислить !!.

change_fun <- function(df, text_col) {
   df %>%  mutate(!!text_col := str_replace_all(!!sym(text_col), "a","X"))
}

change_fun(iris, "Species") %>% head

#  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosX
#2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosX
#3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosX
#4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosX
#5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosX
#6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosX