R中Curly Curly{{}}无法识别传入列名导致过滤失效问题

{{}}（即Curly Curly语法）是tidyverse生态为自定义函数提供的元编程工具，仅支持接收不带引号的裸列名作为入参，自动完成数据列的环境注入，无法识别带引号的字符串形式列名。
你写的异常代码中，调用函数时给column参数传入的是字符串"Date"，执行时{{column}}会直接取到这个字符串值参与比较，等价于运行filter("Date" >= "2022-04-01")。由于字符串"Date"的字典序始终大于传入的日期字符串，所有行都会被判定为符合过滤条件，因此返回结果和原始数据集行数完全一致，过滤逻辑不生效。
硬编码列名的版本能正常运行，是因为直接写Date时，dplyr会默认将其识别为数据集中的列，取列内存储的实际值和阈值做比较，逻辑符合预期。

根据你希望的传参形式，二选一即可：

• 方案1：保留{{}}语法，调用函数时传入不带引号的裸列名

library(tidyverse)

test_data = tidyr::tribble(
  ~Date, ~Value,
  "2022-04-01",   5,
  "2022-04-02",   10,
  "2022-03-21",   15
)

censor_data = function(data,censor_date,column){
  data %>% 
    filter({{column}} >= censor_date)
}

result = censor_data(
  data = test_data,
  censor_date = "2022-04-01",
  column = Date # 传入裸列名，不要加引号
)

• 方案2：如果需要兼容传入字符串列名的用法，将{{}}替换为.data[[ ]]数据代词

library(tidyverse)

test_data = tidyr::tribble(
  ~Date, ~Value,
  "2022-04-01",   5,
  "2022-04-02",   10,
  "2022-03-21",   15
)

censor_data = function(data,censor_date,column){
  data %>% 
    # 用.data[[ ]]索引字符串形式的列名
    filter(.data[[column]] >= censor_date)
}

result = censor_data(
  data = test_data,
  censor_date = "2022-04-01",
  column = "Date" # 传字符串列名可正常运行
)

补充提示：当前测试数据中的Date列是字符类型，做日期大小比较时建议提前用as.Date()将列值和过滤阈值都转为标准Date类型，避免字符串字典序和日期实际顺序不一致导致的逻辑错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tumaini Kilimba