使用magrittr管道在tibble多列运行lm时为何报错？

我发现以下两种R代码可以正常运行：

第一种：结合with()与magrittr管道的代码 #

with(mtcars,
     lm(mpg ~ qsec) %>% broom::tidy() %>% .[2,"p.value",T])

第二种：使用summarise()与across()的代码 #

mtcars %>% 
  summarise(across(one_of("mpg", "cyl", "disp", "hp"),
                   ~ broom::tidy(lm(. ~ qsec))[2,"p.value",T]
  ))

但当我把lm()的结果通过magrittr管道传递给broom::tidy()再提取p值时，代码报错：

出错代码 #

mtcars %>% 
  summarise(across(one_of("mpg", "cyl", "disp", "hp"),
                     ~ lm(. ~ qsec) %>% broom::tidy() %>% .[2,"p.value",T]
))

报错信息 #

16: .handleSimpleError(function (cnd) 
    {
        msg <- glue("Can't compute column `{quo_data$name_auto}`.")
        abort(msg, call = call("across"), parent = cnd)
    }, "invalid 'x' type in 'x && y'", base::quote(drop && length(xo) == 
        1L))
15: `[.tbl_df`(., mpg, 2, "p.value", T)
14: .[mpg, 2, "p.value", T]
13: lm(mpg ~ qsec) %>% broom::tidy() %>% mpg[2, "p.value", T]
12: .Call(dplyr_mask_eval_all_summarise, quo, private)
11: eval()
10: mask$eval_all_summarise(quo)
9: withCallingHandlers(mask$eval_all_summarise(quo), error = function(cnd) {
       msg <- glue("Can't compute column `{quo_data$name_auto}`.")
       abort(msg, call = call("across"), parent = cnd)
   })
8: FUN(X[[i]], ...)
7: lapply(.x, .f, ...)
6: map(quosures, summarise_eval_one, mask = mask)
5: withCallingHandlers({
       for (i in seq_along(dots)) {
           poke_error_context(dots, i, mask = mask)
           context_poke("column", old_current_column)
           dot <- dots[[i]]
           dot <- expand_pick(dot, mask)
           quosures <- expand_across(dot)
           quosures_results <- map(quosures, summarise_eval_one, 
               mask = mask)
           for (k in seq_along(quosures)) {
               quo <- quosures[[k]]
               quo_data <- attr(quo, "dplyr:::data")
               quo_result <- quosures_results[[k]]
               if (is.null(quo_result)) {
                   next
               }
               types_k <- quo_result$types
               chunks_k <- quo_result$chunks
               results_k <- quo_result$results
               if (!quo_data$is_named && is.data.frame(types_k)) {
    ...
4: summarise_cols(.data, dplyr_quosures(...), by, "summarise")
3: summarise.data.frame(., across(one_of("mpg", "cyl", "disp", "hp"), 
       ~lm(. ~ qsec) %>% broom::tidy() %>% .[2, "p.value", T]))
2: summarise(., across(one_of("mpg", "cyl", "disp", "hp"), ~lm(. ~ 
       qsec) %>% broom::tidy() %>% .[2, "p.value", T]))
1: mtcars %>% summarise(across(one_of("mpg", "cyl", "disp", "hp"), 
       ~lm(. ~ qsec) %>% broom::tidy() %>% .[2, "p.value", T]))

原因解析 #

核心问题是magrittr管道中的.在dplyr的mask环境里被重新绑定了。

在across()的lambda函数（~开头的表达式）中，dplyr会创建特殊的mask环境，把当前遍历的列名（比如mpg）绑定为环境变量。而magrittr的.在这个环境里，会优先指向当前列的向量值，而非管道前一步的输出结果。

从报错信息第13行能看出：lm(mpg ~ qsec) %>% broom::tidy() %>% mpg[2, "p.value", T]，这里的.被解析成了mpg列的数值向量，而非broom::tidy()返回的结果数据框，执行mpg[2,"p.value",T]自然报错——数值向量无法用数据框的索引方式取值。

而第二种正常运行的代码是直接嵌套调用，没有用管道，.在这里是lambda函数的参数（代表当前列），不会和管道的.混淆；第一种代码用with()，环境是mtcars数据框，管道的.正常指向前一步输出，因此都没问题。

修复方案 #

可以用两种方式解决：

1. 用括号包裹管道里的.表达式，明确指定.是管道前的输出：

mtcars %>% 
  summarise(across(one_of("mpg", "cyl", "disp", "hp"),
                   ~ lm(. ~ qsec) %>% broom::tidy() %>% (.)[2,"p.value",T]
))

2. 改用magrittr::extract()函数代替[索引，避免.的歧义：

mtcars %>% 
  summarise(across(one_of("mpg", "cyl", "disp", "hp"),
                   ~ lm(. ~ qsec) %>% broom::tidy() %>% magrittr::extract(2, "p.value")
))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dima Lituiev