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我无法在 dplyr 的过滤器表达式中使用公式或 quosures。 

a_table <- data_frame(key = rep(letters[1:2], each = 2), 
  value = replace(runif(4), mod(1:4, 2) == 1, NA))

a_cond <- quo(not(is.na(value)))

filter(a_table, !!a_cond)

产生错误 

Error in filter_impl(.data, dots) : invalid argument type

我已经阅读了 NSE 和 dplyr 编程的小插曲，并尝试了不同的调用： 

a_cond <- interp(~not(is.na(value_)), value_ = as.name("value"))

但还没有真正做到。
谢谢您的帮助。

会话信息是：

> sessionInfo()
R version 3.4.2 (2017-09-28)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
Running under: Ubuntu 17.10

other attached packages:
 [1] rlang_0.1.1       readxl_1.0.0      aws.s3_0.3.3      magrittr_1.5     
 [5] dplyr_0.5.0       ggplot2_2.2.1     tidyr_0.6.1       dtplyr_0.0.2     
 [9] lazyeval_0.2.0    purrr_0.2.2.2     data.table_1.10.4 feather_0.3.1    
[13] readr_1.1.0       lubridate_1.6.0   stringr_1.2.0
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2 回答 2

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我们可以使用它expr

a_cond <- rlang::expr(magrittr::not(is.na(value)))
filter(a_table, !!a_cond)
# A tibble: 2 x 2
#  key   value
#   <chr> <dbl>
#1 a     0.225
#2 b     0.519

或 as quosure，但请确保函数not来自magrittr

a_cond <- quo(magrittr::not(is.na(value)))
filter(a_table, !!a_cond)
# A tibble: 2 x 2
#   key   value
#  <chr> <dbl>
#1 a     0.225
#2 b     0.519
于 2018-02-02T17:23:27.047 回答
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为了解决 quosures 问题，我不得不用更新install_github而不是update.packages.

但是，这并没有解决基于 的公式的问题lazyeval::interp()。

为此，我想出了如何使用 quosures 来制作等价物。代替 

interp(~!is.na(value_), value_ = as.name("value"))

我做了

quo(!is.na( !!sym("value") ))

现在一切正常。
干杯。

于 2018-02-02T18:46:33.477 回答