Come utilizzare la funzione di namespace con dplyr :: mutate_each?

Question

Sto cercando di usare dplyr::mutate_each con alcune funzioni esterne senza associare librerie effettive

dplyr::tbl_df(iris) %>% 
    dplyr::mutate_each(dplyr::funs(stringi::stri_trim_both)) 

ma non riesce con errore seguente:

Error: unsupported type for column 'Sepal.Length' (CLOSXP, classes = function)

Quando uso data.table invece di data.frame:

Error in `[.data.table`(`_dt`, , `:=`(Sepal.Length, stringi::stri_trim_both), : RHS of assignment is not NULL, not an an atomic vector (see ?is.atomic) and not a list column.

Se utilizzo la variabile locale come segue, tutto funziona come previsto.

trim_both <- stringi::stri_trim_both 
dplyr::tbl_df(iris) %>% dplyr::mutate_each(dplyr::funs(trim_both)) 

Non è una soluzione ottimale ma posso conviverci. Tuttavia sarei grato per una spiegazione qual è la fonte del problema.

informazioni Sessione:

R version 3.1.1 (2014-07-10) 
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) 

locale: 
[1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8  LC_NUMERIC=C    
[3] LC_TIME=en_US.UTF-8  LC_COLLATE=en_US.UTF-8  
[5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8 LC_MESSAGES=en_US.UTF-8 
[7] LC_PAPER=en_US.UTF-8  LC_NAME=C     
[9] LC_ADDRESS=C    LC_TELEPHONE=C    
[11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C  

attached base packages: 
[1] stats  graphics grDevices utils  datasets methods base  

other attached packages: 
[1] dplyr_0.4.1 

loaded via a namespace (and not attached): 
[1] assertthat_0.1  DBI_0.3.1   lazyeval_0.1.10.9000 
[4] magrittr_1.5   parallel_3.1.1  Rcpp_0.11.4   
[7] stringi_0.4-1  tools_3.1.1   

Nota: Questo problema non si verifica più in dplyr 0.7.2.

Answer 1

Il motivo sottostante è che dplyr::funs_ chiama dplyr:::make_call. E dplyr:::make_call distingue tra casi utilizzando class dell'oggetto generato da lazyeval::lazy_dots.

class(lazyeval::lazy_dots(trim_both)[[1]]$expr) 
## "name" 
class(lazyeval::lazy_dots(stringi::stri_trim_both)[[1]]$expr) 
## "call" 

Vedere la funzione my_funs sotto per una soluzione a questo. Non l'ho provato in nessun dettaglio e sono sicuro che c'è una ragione per cui questo era diverso in dplyr, quindi non usarlo come predefinito. È principalmente pensato per chiarire il problema

# calling my_funs_ (instead of funs_) 
my_funs <- function (...) 
    my_funs_(lazyeval::lazy_dots(...)) 

my_funs_ <- function(dots){ 
    dots <- lazyeval::as.lazy_dots(dots) 
    env <- lazyeval::common_env(dots) 
    names(dots) <- dplyr:::names2(dots) 
    # difference here 
    dots[] <- lapply(dots, function(x) { 
    if (is.character(x$expr)) { 
     x$expr <- substitute(f(.), list(f = as.name(x$expr))) 
    } 
    else if (is.name(x$expr)) { 
     x$expr <- substitute(f(.), list(f = x$expr)) 
    } 
    else if (is.call(x$expr)) { 
     x$expr <- substitute(f(.), list(f = x$expr)) #### this line was different 
     # originally x$expr <- x$expr 
    } 
    else { 
     stop("Unknown inputs") 
    } 
    x 
    }) 
    missing_names <- names(dots) == "" 
    ### this is also different 
    default_names <- vapply(dots[missing_names], function(x) as.character(x)[1], 
          character(1)) 
    ## originally dplyr:::make_name(x) instead of as.character(x)[1] 
    names(dots)[missing_names] <- default_names 
    class(dots) <- c("fun_list", "lazy_dots") 
    dots 
} 

dplyr::tbl_df(iris) %>% 
    dplyr::mutate_each(my_funs(stringi::stri_trim_both))