r - tidyr:在函数内使用 mutate

Question

我想使用 tidyverse 中的 mutate 函数来基于旧列创建一个新列，仅使用数据框和字符串(代表列标题)作为输入。

我可以在不使用 tidyverse 的情况下让它工作(参见下面的函数 f)，但我想使用 tidyverse 让它工作(参见下面的函数 f.tidy)

有人可以发布使用从内部函数调用的 mutate 添加此列的解决方案吗？

df <- data.frame('test' = 1:3, 'tcy' = 4:6)
# test tcy
#    1   4
#    2   5
#    3   6  

f.tidy <- function(df, old.col, new.col) {
  df.rv <- df %>%
    mutate(new.col = .data$old.col + 1)
  return(df.rv)
}

f <- function(df, old.col, new.col) {
  df.rv <- df
  df.rv[, new.col] <- df.rv[, old.col] + 1
  return(df.rv)
}

old.col <- 'tcy'
new.col <- 'dan'

f.tidy(df = df, old.col = old.col, new.col = new.col)
# Evaluation error: Column 'old.col': not found in data
f(df = df, old.col = old.col, new.col = new.col)
# Produces Desired Output:
# test tcy dan
#    1   4   5
#    2   5   6
#    3   6   7

Answer 1

我们可以使用rlang将其转换为符号，然后使用!!进行计算

f.tidy <- function(df, old.col, new.col) {

  df %>%
      mutate(!! (new.col) := !!rlang::sym(old.col) + 1)

}

f.tidy(df = df, old.col = old.col, new.col = new.col)
#   test tcy dan
#1    1   4   5
#2    2   5   6
#3    3   6   7

<小时/>

或者另一个选项是 mutate_at 和 rename_at

f.tidy <- function(df, old.col, new.col) {

 df %>%
    mutate_at(vars(old.col),  funs(new = .+ 1)) %>%
    rename_at(vars(matches("new")), ~ new.col)

 }

f.tidy(df = df, old.col = old.col, new.col = new.col)
#   test tcy dan
#1    1   4   5
#2    2   5   6
#3    3   6   7