如何用简洁方式按命名函数列表对数据框列执行指定变换？

我有一个命名函数列表transform_functions，列表的名称对应数据框的列名，每个函数是对应列需要执行的变换。例如transform_functions$height为function(x) x+1，期望实现等价于starwars |> mutate(height = height + 1)的效果，整体需等价于starwars |> mutate(height = height + 1, birth_year = birth_year / 2)的操作。

目前使用purrr::reduce2可实现，但代码可读性差且繁琐；dplyr::across并不适用，因为它是将一组函数应用于多列。请问是否有更简洁的实现方式？

附代码示例：

library(dplyr)
library(purrr)

transform_functions <- list(
  height = function(x) x+1,
  birth_year = function(x) x/2
)

# 可行但可读性差、繁琐的实现
purrr::reduce2(
  .x = transform_functions, 
  .y = names(transform_functions),
  .f = function(df, fun, col) 
    df |> mutate(!!col := fun(!!sym(col))),
  .init = starwars)

# 不可行，会将函数赋值给列而非执行变换
starwars |> 
  mutate(!!!transform_functions)

方法1：构造表达式后注入 #

通过purrr::imap遍历函数列表，为每个列生成对应的mutate表达式，再用非标准注入的方式传入mutate：

library(dplyr)
library(purrr)
library(rlang)

# 生成每个列的变换表达式
transform_exprs <- imap(transform_functions, function(fun, col) {
  expr(!!sym(col) := !!fun(!!sym(col)))
})

# 执行变换
starwars |> mutate(!!!transform_exprs)

方法2：简化版reduce实现 #

保留reduce的思路，但简化代码结构，让逻辑更清晰：

starwars |> 
  reduce(names(transform_functions), 
         ~ .x |> mutate(!!.y := transform_functions[[.y]](!!sym(.y))),
         .init = _)

方法3：结合map2_dfc的管道写法 #

利用purrr::map2_dfc批量生成变换后的列，直接传入mutate：

starwars |> 
  mutate(
    map2_dfc(names(transform_functions), transform_functions, 
             ~ .y(!!sym(.x)))
  )

方法4：用rlang::exec动态调用mutate #

借助rlang::exec动态构建mutate的参数列表，实现更简洁的调用：

starwars |> 
  exec(mutate, !!!imap(transform_functions, ~ expr(!!sym(.y) := !! .x(!!sym(.y)))))

以上几种方法都能实现目标效果，代码可读性和简洁性都优于原有的reduce2实现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者meow