如何在函数内使用带有公式的mutate而不是.dots和mutate_？

问题描述

我曾经使用 mutate _ 和.dots参数，使用用户提供的变量（字符串格式）和函数内部计算的变量（如b）的组合来评估函数内部的一组公式下面的变量）：

require(dplyr)
f <- function(data,a)
{
    b <- "Sepal.Length"

    mutate_call <- list(new_1 = lazyeval::interp( ~ a*10,a=as.name(a)),new_2 = lazyeval::interp( ~ b*10,b=as.name(b)) )
   
    data %>%
        as_tibble() %>%
        mutate_(.dots = mutate_call) %>%
        head() %>%
        print()
    
}

f(iris,"Sepal.Width")

但是，当过渡到最新的dplyr版本时，这将不再可能（除非我继续使用不推荐使用的版本mutate_）。如何使用 mutate 代替 mutate _ 获得与 f 相同的结果？

如果我继续使用公式，会容易得多。

解决方法

我的建议是从公式切换到表达式，然后将unquote-splice运算符!!!与常规mutate()一起使用：

f <- function(data,a)
{
  # Convert strings to symbols
  a <- as.name(a)
  b <- as.name("Sepal.Length")
  
  # Use rlang::exprs to define the expressions
  # Use !! to replace a and b with the symbols stored inside them
  mutate_call <- rlang::exprs(new_1 = !!a*10,new_2 = !!b*10)

  data %>%
    as_tibble() %>%
    mutate(!!!mutate_call) %>%    # <-- !!! effectively "pastes" the expressions
    head() %>%
    print()
}

f(iris,"Sepal.Width")
# # A tibble: 6 x 7
#   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species new_1 new_2
#          <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <fct>   <dbl> <dbl>
# 1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa     35    51
# 2          4.9         3            1.4         0.2 setosa     30    49
# 3          4.7         3.2          1.3         0.2 setosa     32    47
# 4          4.6         3.1          1.5         0.2 setosa     31    46