r - dplyr 在函数中连接两个表，其中一个变量名称是函数的参数

Question

我正在尝试在一个函数中使用 dplyr 连接两个表，其中一个变量名称由函数的参数定义。在其他 dplyr 功能中，通常有一个版本可用于非标准评估，例如select & select_、rename 和rename_ 等，但不适用于_join家庭。我找到了 this answer ，但我无法在下面的代码中使用它:

df1 <- data.frame(gender = rep(c('M', 'F'), 5), var1 = letters[1:10])

new_join <- function(df, sexvar){

  df2 <- data.frame(sex = rep(c('M', 'F'), 10), var2 = letters[20:1])

  # initial attempt using usual dplyr behaviour:
  # left_join(df, df2, by = c(sexvar = 'sex'))

  # attempt using NSE:
  # left_join(df, df2, 
  #           by = c(eval(substitute(var), list(var = as.name(sexvar)))) = 'sex'))

  # attempt using setNames:
  # left_join(df, df2, by = setNames(sexvar, 'sex'))

}

new_join(df1, 'gender')

第一次和第二次都报错

Error: 'sexvar' column not found in rhs, cannot join

虽然最后一次尝试给出了错误

Error: 'gender' column not found in lhs, cannot join,

这至少表明它知道我想要列 gender，但不知何故没有将其视为列标题。

谁能指出我哪里出错了？

Answer 1

尝试:

df1 <- data.frame(gender = rep(c('M', 'F'), 5), var1 = letters[1:10])

new_join <- function(df, sexvar){

  df2 <- data.frame(sex = rep(c('M', 'F'), 10), var2 = letters[20:1])

  join_vars <- c('sex')
  names(join_vars) <- sexvar

  left_join(df, df2, by = join_vars)
}

new_join(df1, 'gender')

我确信有一种更优雅的方法可以使用惰性求值等来实现它，但这应该可以让您同时启动并运行。