如何编写包装函数用purrr::map遍历列名调用tidyeval函数？

1. 优化inner_function的列名获取写法 #

可以用rlang::as_label({{x}})替代繁琐的rlang::as_name(rlang::enquo(x))，语法更简洁，效果完全一致：

inner_function <- function(df, x) {
  df %>% 
    distinct({{x}}) %>% 
    rename(level = {{x}}) %>% 
    mutate(term = rlang::as_label({{x}}))
}

2. 编写包装函数实现多列遍历 #

要通过purrr::map()遍历多列，核心是确保传递给inner_function的列名能被tidyeval正确捕获，以下是三种可行方案：

方案一：基于符号向量遍历 #

先将目标列名转换为符号列表，再传递给map()：

wrap_function_sym <- function(df, cols) {
  col_syms <- rlang::syms(cols)
  purrr::map_dfr(col_syms, ~inner_function(df, !!.x))
}

# 使用示例：传入列名字符串向量
mpg %>% wrap_function_sym(c("drv", "class", "fl"))

方案二：兼容字符串输入的遍历 #

调整inner_function使其同时支持符号和字符串输入，再直接遍历字符串列名：

# 调整后的inner_function
inner_function <- function(df, x) {
  x <- rlang::ensym(x) # 将输入统一转为符号，兼容字符串/符号两种输入
  df %>% 
    distinct({{x}}) %>% 
    rename(level = {{x}}) %>% 
    mutate(term = rlang::as_label(x))
}

# 包装函数
wrap_function_str <- function(df, cols) {
  purrr::map_dfr(cols, ~inner_function(df, .x))
}

# 使用示例
mpg %>% wrap_function_str(c("drv", "class", "fl"))

方案三：用imap直接绑定列名 #

如果不需要依赖tidyeval捕获列名，也可以用imap直接将遍历的列名作为term值：

wrap_function_imap <- function(df, cols) {
  purrr::imap_dfr(cols, function(col, name) {
    df %>% 
      distinct(.data[[col]]) %>% 
      rename(level = .data[[col]]) %>% 
      mutate(term = name)
  })
}

# 使用示例
mpg %>% wrap_function_imap(c("drv", "class", "fl"))

运行结果 #

以上方案都会返回合并后的结果，包含所有目标列的唯一值及对应列名，示例输出：

#> # A tibble: 19 × 2
#>   level term  
#>   <chr> <chr> 
#> 1 f     drv   
#> 2 4     drv   
#> 3 r     drv   
#> 4 2seater class
#> 5 compact class
#> # ℹ 14 more rows

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Oliver