如何在dplyr非标准求值中避免重复反引用操作？

假设我们有如下数据：

tib <- tibble::tibble(x = 1:10)

我们希望编写一个函数，接收列名作为输入，返回添加了多个转换列的tibble，示例代码如下：

library(dplyr)
generate_transformations <- function(data, column){
    transform <- sym(column)
    data %>% 
        mutate(
            sqrt = sqrt(!!transform),
            recip = 1 / !!transform,
            log = log(!!transform)
        )
}
# 使用示例：
tib %>% 
    generate_transformations('x')

运行后输出：

# A tibble: 10 x 4
       x  sqrt recip   log
   <int> <dbl> <dbl> <dbl>
 1     1  1    1     0    
 2     2  1.41 0.5   0.693
 3     3  1.73 0.333 1.10 
 4     4  2    0.25  1.39 
 5     5  2.24 0.2   1.61 
 6     6  2.45 0.167 1.79 
 7     7  2.65 0.143 1.95 
 8     8  2.83 0.125 2.08 
 9     9  3    0.111 2.20 
10    10  3.16 0.1   2.30

提问：有没有办法避免重复对transform变量进行反引用（!!）操作？我知道可以通过临时重命名列再改回的方式实现，但这不是我想要的。我希望能生成一个无需使用!!的变量，比如如下（无法运行的）尝试写法：

generate_transformations <- function(data, column){
    transform <- !!sym(column) # 此处无法反引用 :(
    data %>% 
        mutate(
            sqrt = sqrt(transform),
            recip = 1 / transform,
            log = log(transform)
        )
}

方法1：使用.data代词直接索引 #

不需要创建符号变量，直接用dplyr提供的.data代词按列名索引目标列，全程不用!!：

generate_transformations <- function(data, column){
    data %>% 
        mutate(
            sqrt = sqrt(.data[[column]]),
            recip = 1 / .data[[column]],
            log = log(.data[[column]])
        )
}

方法2：用across批量处理转换 #

如果你的转换逻辑可以统一整理，across是更简洁的方案，还能批量管理所有转换规则：

generate_transformations <- function(data, column){
    # 定义所有转换函数，键就是新列名
    transform_rules <- list(
        sqrt = sqrt,
        recip = \(x) 1/x,
        log = log
    )
    
    data %>% 
        mutate(across(all_of(column), transform_rules, .names = "{.fn}"))
}

这个方法会自动把每个转换函数的名称作为新列名，输出结果和原需求完全一致，后续要加新转换只需要在transform_rules里加新条目就行。

方法3：用rlang::inject统一注入表达式 #

如果还是想先定义代表目标列的变量，可以用inject把整个mutate表达式包裹起来，这样虽然还是用到!!，但逻辑上更清晰，也不用反复写：

library(rlang)
generate_transformations <- function(data, column){
    transform <- sym(column)
    data %>% 
        inject(
            mutate(
                sqrt = sqrt(!!transform),
                recip = 1 / !!transform,
                log = log(!!transform)
            )
        )
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Baraliuh