dplyr准液体运动的混合输入

我把准液体运动带到了一个最高层。 我马上就要拿到我的准液体大师徽章了 (见下面的编辑)还有一个车头。

使用不同的输入创建带有dplyr的qousores最终结果是:

the_quote <- quo( if_else(!!cond_expr, !!inter_quo, !!var_expr) )

我已经成功地从一个带有字符串的自定义表构造了上面的表达式,如下所示:

var_expr <- as.name(rules_df$target_col)

cond_expr <- "make == '%s'" %>% sprintf(rules_df$context_col) %>% parse_expr()

inter_quo <- quo( 
    str_detect( !!var_expr, regex(!!rules_df$phrase_col) ))

在哪里 context_col 我是说, phrase_col 我是说, target_col 是一个表中的字符串列,我已经定义了约定规则。

例子:

rules_df <- data_frame(
    context_col = "BMW", 
    phrase_col  = "Serie X(\\d)", 
    target_col  = "model")

cars_table <- data_frame(
    make = c("Mercedes", "BMW", "BMW"), 
    model = c("Viano", "Serie X5", "Z4"))

告诉我找到那些宝马的 Serie X5 ,稍后我将用 X5 但那是另一个故事。

在打印引用时,我注意到表达式工作得很好,但中间Quosure给出了一个错误。

> the_quote
<quosure>
  expr: ^if_else(marca == "BMW", 
            ^str_detect(model, regex("Serie X(\d)")), model)
  env:  000000002001DEE0

> mutate(cars_table, detect = !!the_quote)
Error: Evaluation error: `false` must be type logical, not character.

在Quosure我有一个额外的 ^ 它将str_detect的结果转换为字符。

我该如何将这个中间部分整合到外部部分?

谢谢。

编辑

在审查解决方案时,发现本次挑战中的问题不是引用,而是使用 if_else 正确地 detect 列。那就是把逻辑转换成字符,或者让假子句相应地起作用。

因此,另一种解决方案是 if_else(!!cond_expr, !!inter_quo, FALSE) 从一开始。