Artigo escrito com a colabora\u00e7\u00e3o de Larisse Annie Saldanha<\/p>\n\n\n\n

No tidy evaluation, todas as fun\u00e7\u00f5es de cita\u00e7\u00e3o s\u00e3o, na verdade, fun\u00e7\u00f5es de quase-cita\u00e7\u00e3o, porque tamb\u00e9m oferecem suporte \u00e0 cita\u00e7\u00e3o. Onde a quotation \u00e9 o ato de capturar uma express\u00e3o n\u00e3o avaliada, unquotation \u00e9 a capacidade de avaliar seletivamente partes de uma express\u00e3o citada.<\/p>\n\n\n\n

Juntos, isso \u00e9 chamado quase-quota\u00e7\u00e3o. A quase-quota\u00e7\u00e3o facilita a cria\u00e7\u00e3o de fun\u00e7\u00f5es que combinam o c\u00f3digo escrito pelo autor da fun\u00e7\u00e3o com o c\u00f3digo escrito pelo usu\u00e1rio da fun\u00e7\u00e3o. Isso ajuda a resolver uma grande variedade de problemas desafiadores.<\/p>\n\n\n\n

Um argumento citado \u00e9 capturado pela fun\u00e7\u00e3o e \u00e9 processado de algum jeito personalizado. Se voc\u00ea n\u00e3o tiver certeza se um argumento \u00e9 citado ou avaliado, tente executar o c\u00f3digo fora da fun\u00e7\u00e3o. Se n\u00e3o funcionar ou fizer algo diferente, esse argumento precisa ser citado. <\/p>\n\n\n\n

Unquoting <\/h2>\n\n\n\n

Unquoting \u00e9 a habilidade de avaliar seletivamente partes de uma express\u00e3o citada de outra forma. Use bang bang `!!` para citar um \u00fanico argumento numa dada fun\u00e7\u00e3o. Por exemplo:<\/p>\n\n\n\n

 ```{r}\n x <- expr(-1)\n expr(f(!!x,y)) ```\n <!-- ![](img\/Diagrama1.PNG) --> <\/pre>\n\n\n\n
A fun\u00e7\u00e3o `quote()` \u00e9 equivalente \u00e0 fun\u00e7\u00e3o `expr()`. Ela simplesmente retorna o argumento. Veja:<\/p>\n\n\n\n
 ```{r echo=TRUE}\n quote(x+y) ``` <\/pre>\n\n\n\n
Assim como chamamos objetos, `!!` tamb\u00e9m funciona para s\u00edmbolos e constantes: <\/p>\n\n\n\n
 ```{r echo=TRUE}\n a <- sym(\"y\")\n b <- 1\n expr(f(!!a, !!b)) ``` <\/pre>\n\n\n\n
Formalmente, `quo()` e `expr()` s\u00e3o fun\u00e7\u00f5es de quase-cita\u00e7\u00e3o,  bang bang `!!` \u00e9 um operador de cita\u00e7\u00e3o, e `!!!` \u00e9 um operador de divis\u00e3o de cita\u00e7\u00e3o. Estes termos tem um rico hist\u00f3rico em linguagens Lisp, e em linguagens modernas como Julia e Racket.<\/p>\n\n\n\n
O operador `!!!` toma uma lista de express\u00f5es e insere ela no local do operador. Por exemplo:<\/p>\n\n\n\n
 ```{r echo=TRUE}\n xs <- exprs(1,a,-b)\n expr(f(!!!xs,y)) ``` <\/pre>\n\n\n\n
 ```{r echo=TRUE}\n ys <- set_names(xs, c(\"a\",\"b\",\"c\"))\n expr(f(!!!ys,d=4)) ```  <\/pre>\n\n\n\n
Exemplo 1 <\/h2>\n\n\n\n
Os exemplos que ser\u00e3o mostrados, ser\u00e3o do banco de dados `iris` do R. <\/p>\n\n\n\n
 ```{r echo=TRUE}\n head(iris)\n ``` <\/pre>\n\n\n\n
Suponha que todas as plantas deste banco de dados pertencem \u00e0 novas esp\u00e9cias, **pallida** e queremos atualizar os valores da coluna que correspondem \u00e0s esp\u00e9cies. Usamos ent\u00e3o `mutate()`:<\/p>\n\n\n\n
 ```{r echo=TRUE}\n mutate(iris, Species = \"Pallida\") %>% head() ```  <\/pre>\n\n\n\n
Por defini\u00e7\u00e3o, o `dplyr` cita o nome e avalia o valor. Por isso, podemos facilmente trocar o lado do valor do par por um objeto e, novamente, ele \u00e9 avaliado e obtemos um resultado id\u00eantico. <\/p>\n\n\n\n
 ```{r echo=TRUE}\n targetValue = \"Pallida\"\n mutate(iris, Species = targetValue) %>% head() ```  <\/pre>\n\n\n\n
Quando tentamos especificar o valor por um nome, n\u00e3o funciona. Ele somente cria uma coluna. <\/p>\n\n\n\n
 ```{r echo=TRUE}\n targetColumn = \"Species\"\n mutate(iris, targetColumn = \"Pallida\") %>% head() ``` <\/pre>\n\n\n\n
Uso do Operador bang bang `!!` <\/h2>\n\n\n\n
Como dito anteriormente, o prop\u00f3sito deste operador \u00e9 citar o argumento.  Ent\u00e3o, se antes citarmos o nome e avaliar o valor, a cita\u00e7\u00e3o do nome resolveria nosso problema? Infelizmente n\u00e3o completamente. Mas com o uso do operador `:= (defini\u00e7\u00e3o)` resolvemos completamente o problema.<\/p>\n\n\n\n
 ```{r echo=TRUE}\n targetColumn = \"Species\"\n mutate(iris, !!targetColumn := \"Pallida\") %>% head() ```  <\/pre>\n\n\n\n
E mais: <\/p>\n\n\n\n
 ```{r echo=TRUE}\n targetColumn = \"Species\"\n mutate(iris, !!targetColumn := targetValue) %>% head() ``` <\/pre>\n\n\n\n
Uso em Outras Fun\u00e7\u00f5es do `dplyr`<\/h2>\n\n\n\n
 ```{r echo=TRUE}\n a <-\"Species\" \n filter(iris, !!a == \"versicolor\") %>% head() ```  <\/pre>\n\n\n\n
N\u00e3o funciona, j\u00e1 que `a` \u00e9 um s\u00edmbolo e queremos que ele seja avaliado em `Species`.  Para funcionar, criamos um s\u00edmbolo. Precisamos transformar o caracter string `”Species”` em s\u00edmbolo.  <\/p>\n\n\n\n
 ```{r echo=TRUE}\n a <-\"Species\"\n filter(iris, !!rlang :: sym(a) == \"versicolor\") %>% head() ``` <\/pre>\n\n\n\n
Exemplo 2<\/h2>\n\n\n\n
Banco de Dados `Starwars` do R, onde:  <\/p>\n\n\n\n
Mass: Peso (kg)<\/li>
Height: Altura (cm)<\/li>
BMI: Body Mass Index<\/li><\/ul>\n\n\n\n
 ```{r echo= TRUE}\n head(starwars)\n starwars <- mutate(starwars, height = height \/ 100)\n transmute(starwars, bmi = mass \/ height^2) ``` <\/pre>\n\n\n\n
 ```{r eval=FALSE, include=FALSE}\n x <- \"height\"\n transmute(starwars, bmi = mass \/ (!!x)^2) ``` <\/pre>\n\n\n\n
 ```{r echo=TRUE}\n x <- sym(\"height\")\n transmute(starwars, bmi = mass \/ (!!x)^2) ``` <\/pre>\n\n\n\n
 ```{r echo=TRUE}\n starwars %>%  \n group_by(species) %>%  \n summarise(avg = mean(height)) ``` <\/pre>\n\n\n\n
 ```{r}\n mean_by <- function(data, var, group) {  \n data %>% \n group_by(group) %>% \n summarise(avg = mean(var))\n }\n # mean_by(starwars, \"species\", \"height\")\n #> Erro: Column `group` is unknown\n ``` <\/pre>\n\n\n\n
Logo, os argumentos `group` e `var` precisam ser citados: <\/p>\n\n\n\n
 ```{r} mean_by <- function(data, var, group) { \n var <- sym(var) \n group <- sym(group) \n data %>% \n group_by(!! group) %>% \n summarise(avg = mean(!! var))\n }\n mean_by(starwars,\"height\",\"species\") ``` <\/pre>\n\n\n\n
Uso T\u00edpico do operador<\/h2>\n\n\n\n
 `calcula_percentual_linha <- function(data, linha, coluna, indicador){` \\\n `var1 <- sym(linha)` \\\n `var2 <- sym(coluna)` \\ \n `indicador <- sym(indicador)` \\   \n \\   \n `tab <-  data %>% ` \\     \n `group_by(!!var1,!!var2) %>%`  \\     \n `summarise(Total=sum(!!indicador,na.rm = T)) %>%` \\     \n `mutate(` \\      \n  `%` `= (Total\/sum(Total))` \\    \n  `) %>% `  \\    \n  `dplyr::select(-Total) %>%` \\     \n `arrange(!!var2,!!var1) %>%` \\     \n `pivot_wider(names_from = DescLinha, values_from = `%`, values_fill = list(`%` = 0))` \\    \n \\   \n `tab` \\   \n \\ \n `}` <\/pre>\n\n\n\n
Curtiu nosso conte\u00fado? Siga-nos nas redes sociais! Estamos no Facebook<\/a>, Instagram<\/a> e LinkedIn<\/a>. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Esse bang bang n\u00e3o tem nada a ver com os filmes do velho oeste! No artigo de hoje explicamos melhor e com exemplos como usar esse operador do R. <\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":6737,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"","site-content-layout":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","spay_email":"","footnotes":""},"categories":[445],"tags":[482,483,484,286,180,485,486],"class_list":["post-6733","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ferramentas-e-tecnologias","tag-bangbang-2","tag-dplyr-2","tag-operador-2","tag-rstats-2","tag-software-r","tag-tidyevaluation-2","tag-unquoting"],"yoast_head":"\n