R: dbplyr使用eval()

Question

我有一个关于如何在dbplyr SQL转换中使用eval(parse(text=...))的问题。下面的代码完全符合我希望使用eval(parse(text=eval_text))的dplyr的工作方式

selected_col <- c("wt", "drat")

text <- paste(selected_col, ">3")

implode <- function(..., sep='|') {
  paste(..., collapse=sep)
}

eval_text <- implode(text)

mtcars %>% dplyr::filter(eval(parse(text=eval_text)))

但是当我把它放入数据库时，它会返回一条错误消息。我正在寻找任何允许我动态设置列名并使用or操作符进行过滤的解决方案。

db <- tbl(con, "mtcars") %>%
     dplyr::filter(eval(parse(eval_text)))

db <- collect(db)

谢谢!

Answer 1

正确的方法，但dbplyr往往更好地与可以接收!!操作符(‘!!’操作符)的东西一起工作。dplyr一度拥有接受文本输入的*_版本的函数(例如filter_)。现在，这是使用NSE (非标准评估)完成的。

几个引用：shiptech和r-bloggers (对不起，找不到官方的dplyr引用)。

对于您的目的，您应该找到以下作品：

library(rlang)
df %>% dplyr::filter(!!parse_expr(eval_text))

完整的工作：

library(dplyr)
library(dbplyr)
library(rlang)
data(mtcars)
df = tbl_lazy(mtcars, con = simulate_mssql()) # simulated database connection

implode <- function(..., sep='|') { paste(..., collapse=sep) }

selected_col <- c("wt", "drat")
text <- paste(selected_col, ">3")
eval_text <- implode(text)

df %>% dplyr::filter(eval(parse(eval_text))) # returns clearly wrong SQL

df %>% dplyr::filter(!!parse_expr(eval_text)) # returns valid & correct SQL

df %>% dplyr::filter(!!!parse_exprs(text)) # passes filters as a list --> AND (instead of OR)