r - 理解 rlang : mutate with variable col name and variable column

Question

我想定义一个函数，它接受一个 data.frame 和一个列名，并返回转换该列(例如小写)的 data.frame。当列名事先已知时，这很简单:

diamonds %>% mutate(cut = tolower(cut))

如何定义函数 foo，这样:

col <- "cut"
foo(diamonds, col) 

有同样的行为吗？ (不寻找基本的 R 或 data.table 答案，因为我想保留 dplyr 将其转换为延迟评估的 SQL 调用的能力)。

如果我只是想让我的函数使用:foo(diamonds, cut)，我只需要 enquo 和 !!

foo <- function(df, col){
    x <- enquo(col)
    mutate(df, !!x := tolower(!!x))
}

如果我想将列名放在引号中，foo(diamonds, "cut")，添加 ensym 就足够了:

foo <- function(df, col){
    col <- ensym(col)
    x <- enquo(col)
    mutate(df, !!x := tolower(!!x))
}

但是当给定参数变量时，这会失败:

col <- "cut"
foo(diamonds, col) 

Error in ~col : object 'col' not found

我缺少什么可以评估变量？

Answer 1

您还可以通过使用 mutate_at() 在这里完全避免 tidy eval。

library(tidyverse)

(x <- tibble(
  num = 1:3,
  month = month.abb[num]
))
#> # A tibble: 3 x 2
#>     num month
#>   <int> <chr>
#> 1     1 Jan  
#> 2     2 Feb  
#> 3     3 Mar

x %>%
  mutate(month = tolower(month))
#> # A tibble: 3 x 2
#>     num month
#>   <int> <chr>
#> 1     1 jan  
#> 2     2 feb  
#> 3     3 mar

foo <- function(df, col) {
  mutate_at(df, .vars = col, .funs = tolower)
}

foo(x, "month")
#> # A tibble: 3 x 2
#>     num month
#>   <int> <chr>
#> 1     1 jan  
#> 2     2 feb  
#> 3     3 mar

this <- "month"
foo(x, this)
#> # A tibble: 3 x 2
#>     num month
#>   <int> <chr>
#> 1     1 jan  
#> 2     2 feb  
#> 3     3 mar

^{由 reprex package 创建于 2019-03-09 (v0.2.1.9000)}