mutate()中已弃用的.data[[ ]]的推荐替代方案是什么？

自tidyselect 1.2.0起，.data[[ ]]已被弃用，以下是几种用存储列名的向量创建列别名的可行方案：

方案1：使用!!sym()注入列名 #

这是最接近原写法的替代方式，通过sym()将字符串列名转换为符号，再用!!注入到表达式中：

mycolname <- 'cyl'
mtcars %>% mutate(newcol = !!sym(mycolname)) %>% head()

输出结果与原代码一致：

#                   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb newcol
# Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4      6
# Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4      6
# Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1      4
# Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1      6
# Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2      8
# Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1      6

方案2：使用pick()提取列向量 #

dplyr 1.1.0及以上版本可用pick()选择列，再通过[[1]]将单列tibble转为向量：

mtcars %>% mutate(newcol = pick(all_of(mycolname))[[1]]) %>% head()

该方案无需使用注入语法，更符合tidyverse的现代写法。

方案3：直接重命名列（若无需保留原列） #

如果你的需求是重命名原列而非新增别名，可直接用rename()配合all_of()：

mtcars %>% rename(newcol = all_of(mycolname)) %>% head()

为什么之前的across()方案会出错？ #

across()的设计目的是批量处理多列，即使只选择一列，它返回的也是单列tibble，将其赋值给newcol会导致数据框嵌套，从而出现显示乱码和"corrupt data frame"警告。我们需要的是向量而非嵌套数据结构，因此不适合用across()来实现单列表别名。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者saQuist