R中curly curly运算符与map()结合使用失效问题排查

核心问题 #

你遇到的两个问题本质都是参数传递类型不匹配：curly curly({{}})运算符需要接收**列名符号（symbol）**而非列的数值向量，同时pmap()的用法存在逻辑错误。

1. map()调用失效原因 #

当前map(mtcars %>% select_if(is.numeric), ~mean_by(mtcars,cyl,.))中，.传递的是列的数值向量（比如mtcars$mpg的具体值），而非列名符号。{{conti}}需要的是能在data环境中解析的列引用，直接传向量会导致函数无法正确识别要计算的列。

2. pmap()报错原因 #

pmap()用于多参数并行迭代，输入需为参数列表（每行对应一组参数），但你直接传入mtcars的数值列，相当于把每一行数据当成参数传递，完全不符合需求。另外，直接写cyl会让R在全局环境查找该对象，而非作为mtcars的列符号传递，因此报object 'cyl' not found。

解决方法 #

方法一：修正map()调用（推荐） #

先提取数值列的列名字符串，再将字符串转换为符号传递给mean_by：

library(tidyverse)

mean_by <- function(data,by,conti){
  data %>% group_by({{by}}) %>% summarise(mean=mean({{conti}})) %>% 
    print() %>% 
    ggplot(aes(x={{by}},y=mean))+geom_col()
}

# 获取数值列的列名
numeric_col_names <- mtcars %>% select_if(is.numeric) %>% colnames()

# 遍历列名，用!!sym()将字符串转为符号
map(numeric_col_names, ~mean_by(mtcars, cyl, !!sym(.x)))

方法二：修改函数支持字符串输入 #

如果想直接传列名字符串，可调整函数用ensym()将字符串转为符号：

mean_by <- function(data,by,conti){
  by <- ensym(by)
  conti <- ensym(conti)
  data %>% group_by({{by}}) %>% summarise(mean=mean({{conti}})) %>% 
    print() %>% 
    ggplot(aes(x={{by}},y=mean))+geom_col()
}

# 直接传列名字符串即可
map(numeric_col_names, ~mean_by(mtcars, "cyl", .x))

方法三：正确使用pmap()（仅多参数迭代时需用） #

若确实需要用pmap，需构造正确的参数列表，每行对应一组要传递给mean_by的参数：

# 构造参数数据框：data固定为mtcars，by固定为cyl，conti为所有数值列的符号
params <- tibble(
  data = list(mtcars),
  by = list(quote(cyl)),
  conti = syms(numeric_col_names)
)

pmap(params, mean_by)

验证逻辑 #

单独调用mean_by(mtcars,cyl,carb)能正常工作，是因为你直接传递了列名符号cyl和carb，符合{{}}的参数要求，而迭代时错误传递了列值而非符号。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yann peacelover