Как внедрить мутированную цепочку?

Question

Dplyr-х mutate функция может оценивать "цепочечные" выражения, например

library(dplyr)

data.frame(a = 1) %>%
   mutate(b = a + 1, c = b * 2)
##   a b c
## 1 1 2 4 

Как это можно реализовать? Быстрый взгляд на исходный код dplyr раскрывает базовую структуру кода-кандидата:

library(lazyeval)
library(rlang)

compat_as_lazy <- function(quo) {
  structure(class = "lazy", list(
    expr = f_rhs(quo),
    env = f_env(quo)
  ))
}

compat_as_lazy_dots <- function(...) {
  structure(class = "lazy_dots", lapply(quos(...), compat_as_lazy))
}

my_mutate <- function(.data, ...) {
  lazy_eval(compat_as_lazy_dots(...), data = .data)
}

data.frame(a = 1) %>%
  my_mutate(b = a + 1, c = b * 2)
## Error in eval(x$expr, data, x$env) : object 'b' not found

... но такая "наивная" реализация не работает и код C++ позади mutate_impl это довольно сложно. Я понимаю, что это не работает, потому что lazy_eval на "lazy_dots" использования lapplyТ.е. каждое из выражений оценивается независимо друг от друга, в то время как мне скорее потребуется цепная оценка с возвратом результата обратно в общую среду. Как заставить это работать?

Answer 1

Я не совсем уверен, что это то, что вы хотите, но вот 3 мутантных клона в базе R, которые работают с вашим примером:

mutate_transform <- function(df,...){
  lhs <- names(match.call())[-1:-2]
  rhs <- as.character(substitute(list(...)))[-1]
  args = paste(lhs,"=",rhs)
  for(arg in args){
    df <- eval(parse(text=paste("transform(df,",arg,")")))
  }
df
}

mutate_within <- function(df,...){
  lhs <- names(match.call())[-1:-2]
  rhs <- as.character(substitute(list(...)))[-1]
  args = paste(lhs,"=",rhs)
  df <- eval(parse(text=paste("within(df,{",paste(args,collapse=";"),"})")))
  df
}

mutate_attach <- function(df,...){
  lhs <- names(match.call())[-1:-2]
  rhs <- as.character(substitute(list(...)))[-1]
  new_env <- new.env()
  with(data = new_env,attach(df,warn.conflicts = FALSE))
  for(i in 1:length(lhs)){
    assign(lhs[i],eval(parse(text=rhs[i]),envir=new_env),envir=new_env)
  }
  add_vars <- setdiff(lhs,names(df))
  with(data = new_env,detach(df))
  for(var in add_vars){
    df[[var]] <- new_env[[var]]
  }
  df
}  

data.frame(a = 1) %>%  mutate_transform(b = a + 1, c = b * 2)
#   a b c
# 1 1 2 4
data.frame(a = 1) %>%  mutate_within(b = a + 1, c = b * 2)
#   a c b   <--- order is different here 
# 1 1 4 2
data.frame(a = 1) %>%  mutate_attach(b = a + 1, c = b * 2)
#   a b c
# 1 1 2 4

Answer 2

Прочитав ответ Moody_Mudskipper, я предложил собственное решение, которое заново реализует lazyeval::lazy_eval функция для списка выражений, которая "запоминает" прошлые оценки:

my_eval <- function(expr, .data = NULL) {
  idx <- structure(seq_along(expr),
                   names = names(expr))
  lapply(idx, function(i) {
    evl <- lazy_eval(expr[[i]], data = .data)
    .data[names(expr)[i]] <<- evl
    evl
  })
}

Следующий, lazy_eval в my_mutate должен быть заменен my_eval чтобы все работало как положено.