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我在使用惰性评估和 dplyr 时遇到了一些愚蠢的问题。我正在尝试过滤一些NAs 并且不知道为什么lazyeval 版本不起作用。可能我错过了一些东西，但我找不到它。是这样，还是一个错误？

这是一个最小的可重现示例：

library(dplyr)
library(lazyeval)

data(iris)
iris$t <- c(1:140, rep(NA, 10))

#This Works
temp <- filter(iris, !is.na(t))

#This doesn't
temp <- filter_(iris, interp(~(!is.na(x)), x="t"))

两个代码都运行而不会抛出错误。

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dplyr 已将其 NSE 系统从lazyeval 切换到rlang（在此处记录），弃用这些*_函数以支持新语法：

library(dplyr)

data(iris)
iris <- iris %>% mutate(t = c(1, rep(NA, 149)))

# normal NSE
iris %>% filter(!is.na(t))
#>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species t
#> 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 1

# string-based SE; use `rlang::sym` to convert to quosure and !! to unquote
x <- "t"
iris %>% filter(!is.na(!!rlang::sym(x)))
#>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species t
#> 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 1

# program your own NSE with `quo` and friends
x <- quo(t)
iris %>% filter(!is.na(!!x))
#>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species t
#> 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 1

# both versions work across the tidyverse
iris %>% tidyr::drop_na(!!x)
#>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species t
#> 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 1

# though tidyr::drop_na is happy with strings anyway
iris %>% tidyr::drop_na("t")
#>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species t
#> 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 1
于 2017-07-08T17:42:41.593 回答
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您需要"t"作为名称传递。 

interp(~(!is.na(x)), x = as.name("t"))
# ~!is.na(t)

正如您的代码所代表的那样，您正在插入"t"到is.na()make is.na("t")，每次都是 FALSE。并且否定每次都给出TRUE，因此所有行。

interp(~(!is.na(x)), x = "t")
# ~!is.na("t")
于 2017-07-08T16:33:22.777 回答