在Tidyverse中进行简单流水线操作时，assign()函数行为不一致。

Question

在Tidyverse中进行简单流水线操作时，assign()函数行为不一致。

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通过简单地改变连接步骤中的参数顺序，我可以让下面的代码运行。在此帖子发布时，我刚刚安装了最新版本的Tidyverse（1.3.1），并使用了R版本4.1.1（2021-08-10），“Kick Things”。

更新：

- 如果您在没有加入语句的情况下运行该管道，则赋值工作正常（奇怪） - 我有一个旧版本的tidyverse（我愚蠢地没有记录），代码可以运行。现在它不能在最新版本的tidyverse上运行。不要太复杂化，但我在另一台机器上使用的是R版本R version 3.6.3（2020-02-29）。

library(dplyr)

#Doesn't run
if(exists("test")) rm("test")
iris%>%
  assign(x = "test",value = .,envir = .GlobalEnv)%>%
  left_join(x = test,y =. ,by="Species")

#Runs
if(exists("test")) rm("test")
iris%>%
  assign(x = "test",value = .,envir = .GlobalEnv)%>%
  left_join(x = .,y =test ,by="Species")

- Aegis

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我不喜欢你在管道中赋值并尝试在同一管道中后续使用，但我也觉得很困惑，因为它这样做的方式和另一种方式不同。勉强点了个赞。 - Gregor Thomas

我绝对同意，我从来没有喜欢过它。看起来很不自然。我只是更喜欢它比中间步骤，因为这样可以防止混淆，如果我正在运行一些独立的代码块（很容易忘记运行中间步骤）。 - Aegis

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完全不是重复，但相关阅读：https://dev59.com/vlkS5IYBdhLWcg3wHDDU - Gregor Thomas

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Allan Cameron · Accepted Answer

在这里，管道会使事情变得有点混乱，但如果我们将相同的代码编写为嵌套函数，就能达到同样的效果：

#Doesn't run
if(exists("test")) rm("test")
left_join(x = test, y = assign("test", iris, envir = .GlobalEnv), by = "Species")

#Runs
if(exists("test")) rm("test")
left_join(x = assign("test", iris, envir = .GlobalEnv), y = test, by = "Species")

当你看到像这样写出来的时候，第一个版本不运行现在就有了意义：你正在调用不存在的对象上的left_join; 由于left_join是一个S3通用函数，它只评估x以确定方法分派，并将所有其他参数作为未评估的承诺传递给left_join.data.frame。由于y还没有被评估，所以test没有写入，因此我们得到一个test not found错误。

在第二个版本中，y参数直到在left_join.data.frame内部需要它时才被评估，当它被评估时，test已经被写入。

因此，这种奇怪的行为是懒惰评估的结果。