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r - 如何在基本 R 公式中使用类似 quosure 的语法？

问题描述

我想写一个这样的函数：

library(survival)
getFit = function(x, data){
  survfit(Surv(start, stop, event) ~ x, data = data)
}
getFit(surgery, heart)
getFit("surgery", heart) #if not possible, this would be fine too

当然，x不读。请注意，我使用survfitwithheart作为示例，但我对几乎每个基于公式的函数（lm、glm 等）都遇到了这个问题。

我知道我可以用pasteand写一些东西as.formula，但我想知道是否有类似我会做的tidyverse事情，比如：

getSurvPlot = function(x, data=db){
  xx = enquo(x)
  survfit(Surv(start, stop, event) ~ !!xx, data = data)
}

最后一个代码也不起作用，但我认为这是因为survfit它不是tidyverse.

有没有什么干净的方法可以在 base R 中写出这样的东西？

编辑：在这个例子中，我现在将使用survminer::surv_fit，它是一个包装器，survfit允许在公式中具有更大的灵活性。

标签： rformulatidyverse

解决方案

Moody_mudskipper 给出了非常详细的答案。我只是想指出您的定义getSurvPlot几乎是正确的。您的问题不在于 rlang/tidyverse，而是在另一个公式中使用引用的参数（这是一个公式）。

调用 时getSurvPlot(surgery, heart)，enquo会将第一个参数捕获为~surgery，这已经是一个公式。无需使用~和 创建新公式xx，Surv您只需更新已有公式的左侧即可。这可以使用stats::update()基础 R 来完成：

getSurvPlot <- function(x, data=db){
  xx <- enquo(x)
  survfit(stats::update( xx, Surv(start, stop, event) ~ . ), data = data)
}

getSurvPlot(surgery, heart)现在应该按预期工作。

正如@Moody_mudskipper 所指出的，实际工作由 完成stats::update.formula()，这是公式对象的S3 泛型 stats::update()的实现，例如xx.

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