Como lidar com as notas da verificação CM R do "sem ligação visível para a variável global" quando minha sintaxe ggplot2 é sensata?

Edição: Hadley Wickham salienta que eu falhei errado. A verificação do CMD está lançando NOTAS, não avisos. Sinto muito pela confusão. Foi a minha supervisão.

A versão curta

R CMD checklança essa nota toda vez que uso a sintaxe de criação de plotagem sensível no ggplot2:

no visible binding for global variable [variable name]

Entendo por que o R CMD check faz isso, mas parece estar criminalizando toda uma veia de sintaxe sensível. Não tenho certeza de que medidas tomar para que meu pacote seja aprovado R CMD checke seja admitido no CRAN.

O fundo

Sascha Epskamp postou anteriormente sobre o mesmo problema . A diferença, eu acho, é que subset()a página de manual diz que foi projetada para uso interativo .

No meu caso, a questão ainda não acabou, subset()mas sobre um recurso principal de ggplot2: the data =argument.

Um exemplo de código que escrevo que gera essas notas

Aqui está uma subfunção no meu pacote que adiciona pontos a um gráfico:

JitteredResponsesByContrast <- function (data) {
  return(
    geom_point(
             aes(
               x = x.values, 
               y = y.values
             ),
             data     = data,
             position = position_jitter(height = 0, width = GetDegreeOfJitter(jj))
    )
  )
}

R CMD check, ao analisar esse código, dirá

granovagg.contr : JitteredResponsesByContrast: no visible binding for
  global variable 'x.values'
granovagg.contr : JitteredResponsesByContrast: no visible binding for
  global variable 'y.values'

Por que a verificação R CMD está certa

A verificação está tecnicamente correta. x.valuesey.values

• Não estão definidos localmente na função JitteredResponsesByContrast()
• Não são predefinidos no formulário x.values <- [something]globalmente ou no chamador.

Em vez disso, são variáveis ​​dentro de um quadro de dados definido anteriormente e passado para a função JitteredResponsesByContrast().

Por que o ggplot2 dificulta apaziguar a verificação do R CMD

O ggplot2 parece incentivar o uso de um dataargumento. O argumento de dados, presumivelmente, é o motivo pelo qual esse código será executado

library(ggplot2)
p <- ggplot(aes(x = hwy, y = cty), data = mpg)
p + geom_point()

mas esse código produzirá um erro de objeto não encontrado:

library(ggplot2)
hwy # a variable in the mpg dataset

Duas soluções alternativas e por que eu estou feliz com nenhuma das duas

A estratégia NULLing out

Matthew Dowle recomenda definir as variáveis ​​problemáticas como NULL primeiro, que no meu caso seriam assim:

JitteredResponsesByContrast <- function (data) {
  x.values <- y.values <- NULL # Setting the variables to NULL first
  return(
    geom_point(
             aes(
               x = x.values, 
               y = y.values
             ),
             data     = data,
             position = position_jitter(height = 0, width = GetDegreeOfJitter(jj))
    )
  )
}

Aprecio esta solução, mas não gosto por três razões.

1. não serve a nenhum propósito adicional além de apaziguador R CMD check.
2. não reflete intenção. Isso aumenta a expectativa de que a aes()chamada veja nossas variáveis ​​agora NULL (não verá), enquanto obscurece o objetivo real (fazendo com que o R CMD verifique as variáveis ​​que aparentemente não saberia que estavam vinculadas)
3. Os problemas de 1 e 2 se multiplicam porque toda vez que você escreve uma função que retorna um elemento de plotagem, é necessário adicionar uma instrução NULLing confusa

A estratégia with ()

Você pode usar with()para sinalizar explicitamente que as variáveis ​​em questão podem ser encontradas dentro de um ambiente maior. No meu caso, usar with()esta aparência:

JitteredResponsesByContrast <- function (data) {
  with(data, {
      geom_point(
               aes(
                 x = x.values, 
                 y = y.values
               ),
               data     = data,
               position = position_jitter(height = 0, width = GetDegreeOfJitter(jj))
      )
    }
  )
}

Esta solução funciona. Mas não gosto dessa solução porque ela nem funciona da maneira que eu esperava. Se with()realmente estivesse resolvendo o problema de apontar o intérprete para onde estão as variáveis, eu nem precisaria do data =argumento. Mas, with()não funciona assim:

library(ggplot2)
p <- ggplot()
p <- p + with(mpg, geom_point(aes(x = hwy, y = cty)))
p # will generate an error saying `hwy` is not found

Então, novamente, acho que essa solução tem falhas semelhantes à estratégia NULLing:

1. Eu ainda tenho que passar por todas as funções do elemento plot e envolver a lógica em uma with()chamada
2. A with()ligação é enganosa. Eu ainda preciso fornecer um data =argumento; tudo o que with()está fazendo é apaziguador R CMD check.

Conclusão

Na minha opinião, há três opções que eu poderia tomar:

1. Faça lobby no CRAN para ignorar as notas argumentando que elas são "falsas" (de acordo com a política do CRAN ) e faça isso toda vez que eu enviar um pacote
2. Corrija meu código com uma das duas estratégias indesejáveis ​​(NULLing ou with()blocos)
3. Zumbido muito alto e espero que o problema desapareça

Nenhum dos três me deixa feliz, e estou me perguntando o que as pessoas sugerem que eu (e outros desenvolvedores de pacotes que desejam explorar o ggplot2) devam fazer. Agradecemos antecipadamente a todos. Eu realmente aprecio a sua leitura mesmo através disso :-)

Você já tentou com em aes_stringvez de aes? Isso deve funcionar, embora eu não tenha tentado:

aes_string(x = 'x.values', y = 'y.values')

Você tem duas soluções:

• Reescreva seu código para evitar uma avaliação não padrão. Para ggplot2, isso significa usar em aes_string()vez de aes()(como descrito por Harlan)

• Adicione uma chamada para globalVariables(c("x.values", "y.values"))algum lugar no nível superior do seu pacote.

Você deve se esforçar para obter 0 NOTAS no seu pacote ao enviar para o CRAN, mesmo se tiver que fazer algo ligeiramente hacky. Isso facilita a vida do CRAN e de você.

(Atualizado em 31/12/2014 para refletir meus pensamentos mais recentes sobre isso)

Esta pergunta foi feita e respondida há um tempo, mas apenas para sua informação, desde a versão 2.1.0 existe outra maneira de contornar as notas:aes_(x=~x.values,y=~y.values).

E se

getRversion() >= "3.1.0"

Você pode adicionar uma chamada no nível superior do pacote:

utils::suppressForeignCheck(c("x.values", "y.values"))

de:

help("suppressForeignCheck")

Em 2019, a melhor maneira de contornar isso é usar o .dataprefixo do rlangpacote. Isso diz ao R para tratar x.valuese y.valuescomo colunas em um data.frame(para não reclamar de variáveis ​​indefinidas).

Nota: Isso funciona melhor se você tiver nomes de colunas predefinidos que você sabe que existirão na entrada de dados

#' @importFrom rlang .data
my_func <- function(data) {
    ggplot(data, aes(x = .data$x, y = .data$y))
}

Adicione esta linha de código ao arquivo no qual você fornece a documentação no nível do pacote:

if(getRversion() >= "2.15.1")  utils::globalVariables(c("."))

Exemplo aqui