関数内のggplot2の遅延評価

Question

私は視覚化のためにほとんどggplot2を使用します。通常は、プロット を対話的に設計します（つまり、NSEを使用する生のggplot2コード）が、最終的には のプロットを受け取る関数にそのコードをラップアップしてしまいます。そして、これはいつも悪夢の少しです。

したがって、一般的な状況は次のようになります。私はいくつかのデータを持っており、私は のプロットを作成しています（この場合は、のデータセットを とした非常に簡単な例です）。

library(ggplot2) 
data(mpg) 

ggplot(data = mpg, 
     mapping = aes(x = class, y = hwy)) + 
    geom_boxplot() + 
    geom_jitter(alpha = 0.1, color = "blue") 

そして、私はプロットの設計が終了したら、私は通常、など 異なる変数やデータ、のためにそれを使用したいので、私は、引数として、プロットのため データと変数を受け取る関数を作成。しかしNSEのために、それは関数ヘッダのために であり、関数引数のために変数 をコピー/ペーストして置き換えるほど簡単ではありません。以下のように、それはうまくいかないでしょう。

mpg <- mpg 
plotfn <- function(data, xvar, yvar){ 
    ggplot(data = data, 
      mapping = aes(x = xvar, y = yvar)) + 
    geom_boxplot() + 
    geom_jitter(alpha = 0.1, color = "blue") 
} 
plotfn(mpg, class, hwy) # Can't find object 

## Don't know how to automatically pick scale for object of type function. Defaulting to continuous. 

## Warning: restarting interrupted promise evaluation 

## Error in eval(expr, envir, enclos): object 'hwy' not found 

plotfn(mpg, "class", "hwy") # 

だから私はaes_string NSEを使用していますaesのintead（この例では、それはかなり簡単ですが、より複雑なプロットの を使用して、例えば、戻って、コードを修正する必要があり、多くの変換とレイヤーで、 これは悪夢になります）。

plotfn <- function(data, xvar, yvar){ 
    ggplot(data = data, 
      mapping = aes_string(x = xvar, y = yvar)) + 
    geom_boxplot() + 
    geom_jitter(alpha = 0.1, color = "blue") 
} 
plotfn(mpg, "class", "hwy") # Now this works 

この事は、私は非常に便利NSEを見つけてもlazyevalということです。だから 私はこのようなことをしたい。

plotfn(NULL, rep(letters[1:4], 250), 1:100) # And even this crazyness works 

これは、多くの柔軟性を私のプロット機能を提供します

plotfn(mpg, "class", "hwy") # This still works 

mpg <- mpg 
plotfn <- function(data, xvar, yvar){ 
    data_gd <- data.frame(
     xvar = lazyeval::lazy_eval(substitute(xvar), data = data), 
     yvar = lazyeval::lazy_eval(substitute(yvar), data = data)) 

    ggplot(data = data_gd, 
      mapping = aes(x = xvar, y = yvar)) + 
    geom_boxplot() + 
    geom_jitter(alpha = 0.1, color = "blue") 
} 
plotfn(mpg, class, hwy) # Now this works 

。たとえば、 には、変数名（レイジー評価の悪用のようなもの）ではなく、引用または引用されていない変数名、さらには直接データの を渡すことができます。

しかし、これには大きな問題があります。関数はプログラムで を使用することはできません。

dynamically_changing_xvar <- "class" 
plotfn(mpg, dynamically_changing_xvar, hwy) 

## Error in eval(expr, envir, enclos): object 'dynamically_changing_xvar' not found 

# This does not work, because it never finds the object 
# dynamically_changing_xvar in the data, and it does not get evaluated to 
# obtain the variable name (class) 

だから、変数、またはデータの 異なる組み合わせに対して同じプロットを生成するために（例えばlapply）ループを使用することはできません。

私はさらに、怠惰な標準と標準でない標準の 評価を悪用し、これらをすべて組み合わせてみると、上記の柔軟性 とその機能をプログラムで使用することができます。 基本的には、tryCatch最初にlazy_eval 式を各変数に使用し、失敗した場合は、解析済みの 式を評価することです。

plotfn <- function(data, xvar, yvar){ 
    data_gd <- NULL 
    data_gd$xvar <- tryCatch(
     expr = lazyeval::lazy_eval(substitute(xvar), data = data), 
     error = function(e) eval(envir = data, expr = parse(text=xvar)) 
    ) 
    data_gd$yvar <- tryCatch(
     expr = lazyeval::lazy_eval(substitute(yvar), data = data), 
     error = function(e) eval(envir = data, expr = parse(text=yvar)) 
    ) 


    ggplot(data = as.data.frame(data_gd), 
      mapping = aes(x = xvar, y = yvar)) + 
    geom_boxplot() + 
    geom_jitter(alpha = 0.1, color = "blue") 
} 

plotfn(mpg, class, hwy) # Now this works, again 

plotfn(mpg, "class", "hwy") # This still works, again 

plotfn(NULL, rep(letters[1:4], 250), 1:100) # And this crazyness still works 

# And now, I can also pass a local variable to the function, that contains 
# the name of the variable that I want to plot 
dynamically_changing_xvar <- "class" 
plotfn(mpg, dynamically_changing_xvar, hwy) 

したがって、前述の柔軟性に加えて、 の1ライナーなどを使用して、同じプロットの多くを異なる 変数（またはデータ）で作成することができます。

lapply(c("class", "fl", "drv"), FUN = plotfn, yvar = hwy, data = mpg) 

## [[1]] 

## 
## [[2]] 

## 
## [[3]] 

、それは非常に実用的ですが、私はこれは良い習慣ではないと思います。しかし、 それはいかに悪い練習ですか？それが私の重要な質問です。何が他の選択肢 私は両方の世界の最高のを使用することができますか？

もちろん、私はこのパターンが問題を引き起こすことがあります。例えば。

# If I have a variable in the global environment that contains the variable 
# I want to plot, but whose name is in the data passed to the function, 
# then it will use the name of the variable and not its content 
drv <- "class" 
plotfn(mpg, drv, hwy) # Here xvar on the plot is drv and not class 

そして、いくつかの（多く？）他の問題。しかし、構文柔軟性の点で の利点が他の問題よりも優れているように思えます。これについての考えは？あなたが自由に文字列を混在させることができますので、

library(ggplot2) 
data(mpg) 

plotfn <- function(data, xvar, yvar){ 
    data_gd <- NULL 
    data_gd$xvar <- tryCatch(
    expr = lazyeval::lazy_eval(substitute(xvar), data = data), 
    error = function(e) eval(envir = data, expr = parse(text=xvar)) 
) 
    data_gd$yvar <- tryCatch(
    expr = lazyeval::lazy_eval(substitute(yvar), data = data), 
    error = function(e) eval(envir = data, expr = parse(text=yvar)) 
) 

    ggplot(data = as.data.frame(data_gd), 
     mapping = aes(x = xvar, y = yvar)) + 
    geom_boxplot() + 
    geom_jitter(alpha = 0.1, color = "blue") 
} 

このような機能は、一般的に非常に有用であり、裸の変数名：

Answer 1

わかりやすくするために、あなたの提案機能を抽出します。しかし、あなたが言うように、必ずしも安全であるとは限りません。次のような工夫した例を考えてみましょう：

あなたの関数は何を生成しますか？これらは同じですか（そうではありません）？結果がどうなるかは私には分かりません。このような関数でプログラミングすると、dataに存在し、環境内に存在する変数に応じて、予期しない結果が生じることがあります。多くの人がx、xvar、countのような変数名を使用しているので（たぶんそうではないはずですが）、物事が乱れることがあります。

また、classのいずれかまたは他の解釈を強制したい場合、私はできません。

attachを使用するのと似たようなものだと思います。便利ですが、ある時点ではあなたの背中に噛み付くかもしれません。

したがって、私はNSEとSEのペアを使用したい：これらは実際にあなたの関数よりも簡単です作成

plotfn <- function(data, xvar, yvar) { 
    plotfn_(data, 
      lazyeval::lazy_eval(xvar, data = data), 
      lazyeval::lazy_eval(yvar, data = data)) 
) 
} 

plotfn_ <- function(data, xvar, yvar){ 
    ggplot(data = data, 
     mapping = aes_(x = xvar, y = yvar)) + 
    geom_boxplot() + 
    geom_jitter(alpha = 0.1, color = "blue") 
} 

を、私は思います。 lazy_dotsでもすべての引数を遅く取得することができます。

今、私たちは安全なSEのバージョンを使用した場合の結果を予測することは、より簡単に取得：

class <- "drv" 
Class <- "drv" 
plotfn_(mpg, class, 'hwy') 
plotfn_(mpg, Class, 'hwy') 

NSEのバージョンはしかし、まだ影響されます。

plotfn(mpg, class, hwy) 
plotfn(mpg, Class, hwy) 

（私はそれが穏やかに迷惑ggplot2::aes_ doesnのことを見つけます