怎么理解bang-bang函数

LTkongjianyang

感觉这个dplyr包里面的这个bang-bang概念有点不好理解，比如我有两段代码

# code 1
library(dplyr)

df <- data.frame(x = 1:3, y = 4:6)

var_name <- "x"

df %>% 
  filter(!!var_name > 1)

和这段代码

# code 2
library(dplyr)

df <- data.frame(x = 1:3, y = 4:6)

var_name <- "x"

df %>% 
  filter(get(var_name) > 1)

得到的结果是一样的，那么具体的get函数和!!有什么区别呢？

fenguoerbian

LTkongjianyang

我本来想诶我以前回复过一个类似的问题，等我去找找看，然后发现原来的楼主也是你啊

LTkongjianyang

fenguoerbian 哈哈哈，还是我，因为还是感觉这个概念抽象，不好理解，尤其感觉和get做了比较之后

tctcab

贡献第三种写法，tidyverse 帮助里提到如何传递参数进tidyverse函数

library(dplyr)

df <- data.frame(x = 1:3, y = 4:6)

var_name <- "x"


df1=
df %>% 
  filter(get(var_name) > 1)

df2= 
df %>% 
  filter(.data[[var_name]] > 1)


identical(df1,df2)
#> [1] TRUE

<sup>Created on 2023-05-19 with reprex v2.0.2</sup>

LTkongjianyang

tctcab 这个例子我是能理解的，我倒不是不能用代码实现，主要感觉这几种写法的区别在哪

fenguoerbian

LTkongjianyang

!!会用在自定义函数中处理传入参数的时候，会配合enquo、sym、data_sim啥的函数，而且一般不会显式使用了。你再检查一下你的例子代码的结果，两者运行出来是不一样的：

filter(!!var_name > 1实际会变成filter("x" > 1)（好吧这里我也不是很确定），是一个字符串在和1比大小，得到的是一个一维的TRUE,然后这个判断结果经过循环，于是把整个df的所有行都取出来了。所以其实应该
```
var_name <- sym("x")
df %>% 
    filter(!!var_name > 1)
```
filter(get(var_name) > 1会取到数据框中的x列，经过判断后只有2、3行才会被取出来。

get是来自于base R的函数，并不是tidyverse系列的。它的第二个参数pos可以指定到底从哪里开始搜索对应变量的值。所以如果你当前的环境里已经有一个x，而你想以这个x来进行判断的话，那么可以

df <- data.frame(x = 1:3, y = 4:6)
x <- -(1 : 3)
var_name <- "x"
# get的默认位置是-1
df %>%
    filter(get(var_name, pos = -1) > 1)
# 从 pos = 1 开始进行get，这样会搜索到当前环境中的`x = c(-1, -2, -3)`
df %>%
    filter(get(var_name, pos = 1) > 1)

像这个例子里，第一个做法会得到2行，第二个做法则得到0行。而如果想采用tidyeval系列的做法，则是像 tctcab 提及的.data和.env

df %>%
    filter(.data[[var_name]] > 1)

df %>%
    filter(.env[[var_name]] > 1)

关于这个消除歧义的话题，可以参考The data mask ambiguity

LTkongjianyang

fenguoerbian 感谢！我重看了下，确实第一个写法和第二个写法得到的结果不一致。