使用mutate_at/across动态变量名应用if_else自定义函数报错解决

报错原因 #

你用get()时传了长度大于1的参数，根源是函数里的Col是整列的数值向量（而非列名）。str_replace(Col, "Score", "")会处理每一个列值（这里都是NA），生成一堆无效字符串，paste0后得到字符串向量，而get()只能处理单个对象，因此触发报错。

修正方案 #

核心是获取当前处理的列名而非列值，用dplyr的cur_column()函数即可拿到当前列名，再用.data代词动态引用目标列（比get()更适合向量操作）。另外mutate_at已被淘汰，推荐用across批量处理列。

修正后的自定义函数 #

library(dplyr)
library(stringr)

retraitement <- function(Taille) {
  # 获取当前正在处理的列名
  col_name <- cur_column()
  # 提取Score后的数字部分（如Score1提取为"1"）
  num_part <- str_replace(col_name, "Score", "")
  # 拼接目标列名（如1_PE）
  target_col <- paste0(num_part, "_", Taille)
  # 根据TAILLE列的值替换对应目标列内容
  if_else(.data$TAILLE == Taille, .data[[target_col]], .data[[col_name]])
}

数据处理代码 #

# 构造测试数据（匹配你的示例）
df <- tibble(
  Score1 = NA_integer_,
  `1_PE` = c(12,14),
  `1_MGE` = c(28,32),
  TAILLE = c("MGE", "PE")
)

columnsToAdd <- c("Score1", "Score13", "Score49")
# 初始化目标列为NA
df[, columnsToAdd] <- NA

# 用across批量处理指定列
df <- df %>%
  mutate(across(all_of(columnsToAdd), ~retraitement("PE"))) %>%
  mutate(across(all_of(columnsToAdd), ~retraitement("MGE")))

处理结果 #

以示例中的Score1列为例，处理后的数据符合预期：

补充说明 #

• .data[[target_col]]可以安全动态引用列，支持向量操作，不会出现长度不匹配问题。
• 若TAILLE还有其他取值（如"GE"），只需新增一行mutate(across(all_of(columnsToAdd), ~retraitement("GE")))即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rgrvkfer