如何在R函数链式调用中共享列参数，无需显式传递给第二个函数

我需要链式调用两个自定义R函数，二者均需对同一列执行操作。希望仅在第一个函数中指定该列参数，第二个函数无需显式接收该参数就能自动访问并使用它。

当前实现及问题 #

以下是当前的代码，执行后返回的是过滤后的总行数21，不符合预期：

filter_function <- function(.x, .y){
  .x %>%
    dplyr::filter({{ .y }} != 4)
}

count_function <- function(.x, .y){
  .x %>%
    dplyr::count({{ .y }})
}

filter_function(mtcars %>% as_tibble(), cyl) %>%
  count_function(.)

期望得到的结果是按指定列分组计数的 tibble：

# A tibble: 2 × 2
    cyl     n
  <dbl> <int>
1     6     7
2     8    14

解决方案：通过数据框属性传递列信息 #

可以在第一个函数中将目标列的名称存储为数据框的属性，第二个函数读取该属性来获取列名并执行操作，无需显式传递列参数：

library(dplyr)
library(rlang)

filter_function <- function(.x, .y){
  # 捕获并转换列表达式为字符串
  target_col <- as_name(enquo(.y))
  .x %>%
    filter({{ .y }} != 4) %>%
    # 将列名存入数据框的自定义属性
    structure(target_col = target_col)
}

count_function <- function(.x){
  # 从属性中读取目标列名
  target_col <- attr(.x, "target_col")
  .x %>%
    # 使用.data pronoun安全引用列
    count(.data[[target_col]])
}

# 调用示例
filter_function(mtcars %>% as_tibble(), cyl) %>%
  count_function()

原理说明 #

1. 在filter_function中，用enquo捕获传入的列表达式，再通过as_name转换为列名字符串，存入数据框的target_col属性。
2. count_function读取数据框的target_col属性，用.data[[target_col]]的方式引用目标列，避免非标准求值的歧义问题。

这样调用后即可得到预期的分组计数结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者C.Robin