编写tidyverse函数：移除字符列非数字内容转数值遇问题

需要处理tibble中的字符列，移除所有非数字字符并转换为数值类型。输入数据如下：

species <- c('Carabus dufouri', 'Opuntia ficus-indica', 'Lycaena phlaeas')
number <- ('3 adults', '4 and a half stands', '8 caterpillars')
data <- tibble (species, number)
data
# A tibble: 3 x 2
  species              number             
  <chr>                <chr>              
1 Carabus dufouri      3 adults            
2 Opuntia ficus-indica 4 and a half stands
3 Lycaena phlaeas      8 caterpillars 

期望输出：

number_f <- c(3, 4, 8)
data_f <- tibble (species, number_f)
data_f
  species              number_f
  <chr>                   <dbl>
1 Carabus dufouri             3
2 Opuntia ficus-indica        4
3 Lycaena phlaeas             8

尝试封装函数后，mutate未生效：

num_fix <- function(data, spalte) {
  satz <- as.double(gsub("([0-9]+).*$", "\\1", data[[spalte]]))
  data %>% mutate(spalte = satz)
}

函数中mutate(spalte = satz)会创建一个名为spalte的字面量列，而非引用传入的参数（比如number）作为列名。这是tidyverse非标准求值的特性，直接使用变量名会被解析为列名字符串，而非动态引用参数值。

方法1：用{{}}和:=动态绑定列名（推荐） #

这是tidyverse官方推荐的处理动态列名的方式，{{}}用于引用函数参数，:=用于动态指定列名：

替换原列版本 #

num_fix <- function(data, spalte) {
  satz <- as.double(gsub("([0-9]+).*$", "\\1", data[[spalte]]))
  data %>% mutate({{spalte}} := satz)
}

# 使用示例
data_fixed <- num_fix(data, number)

生成新列版本（后缀加_f） #

如果想保留原列，生成带后缀的新列：

num_fix <- function(data, spalte) {
  # 获取传入的列名字符串
  col_name <- deparse(substitute(spalte))
  new_col <- paste0(col_name, "_f")
  satz <- as.double(gsub("([0-9]+).*$", "\\1", data[[col_name]]))
  data %>% mutate({{new_col}} := satz)
}

# 使用示例
data_fixed <- num_fix(data, number)

方法2：支持字符串形式的列名输入 #

如果调用函数时传入的是字符串格式的列名（比如"number"），可以用!!（bang-bang）运算符解析：

num_fix <- function(data, spalte) {
  satz <- as.double(gsub("([0-9]+).*$", "\\1", data[[spalte]]))
  data %>% mutate(!!spalte := satz)
}

# 使用示例
data_fixed <- num_fix(data, "number")

运行上述修正后的函数，即可得到符合预期的数值列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tuck