R语言自定义函数是否可忽略指定参数实现无过滤绘图

特此说明：本人无意重开已有问题，后续将单独发布跟进问题，本问题核心边界如下：

• 本问题不涉及dplyr包中ifelse函数的使用相关内容
• 本问题聚焦自定义函数的参数传参逻辑，该需求存在特定未详述的重要应用场景

本人基于R内置mtcars数据集编写了如下自定义函数，核心逻辑为先按指定条件过滤数据框，再调用ggplot2绘制柱状图：

# 自定义函数
my_function <- function(df, x, y, z) {
  df %>% 
    filter(am == z) %>% 
  ggplot(aes(x = {{x}}, y={{y}}))+
    geom_col()
}

目前函数传参运行情况如下：

• 传入过滤参数z=0（即筛选am==0的子集）：调用my_function(mtcars, cyl, mpg, 0)可正常运行
• 传入过滤参数z=1（即筛选am==1的子集）：调用my_function(mtcars, cyl, mpg, 1)可正常运行

现需求为：调用函数时省略过滤参数z，直接绘制未经过滤的全量数据图表，但执行my_function(mtcars, cyl, mpg)时触发如下报错：

Error in `filter()`:
  ! Problem while computing `..1 = am == z`.
Caused by error:
  ! argument "z" is missing, with no default

现咨询如何实现自定义函数中跳过/忽略该过滤参数的需求。

核心思路是把固定执行的过滤逻辑改为条件触发：仅当用户传入z参数时才执行子集筛选，未传参时直接跳过过滤步骤使用全量数据绘图，两种可直接运行的实现方式如下：

方式1：用missing()判断参数是否缺失 #

不需要给z设置默认值，直接通过R原生的missing()函数检测调用时是否传入了z参数，代码如下：

library(tidyverse)
my_function <- function(df, x, y, z) {
  # 仅当z被传入时才执行过滤
  if (!missing(z)) {
    df <- df %>% filter(am == z)
  }
  df %>% 
    ggplot(aes(x = {{x}}, y = {{y}})) +
    geom_col()
}

方式2：给z设置NULL默认值 #

给z设置默认值为NULL，通过判断参数是否非空决定是否执行过滤，代码如下：

library(tidyverse)
my_function <- function(df, x, y, z = NULL) {
  # 仅当z不为空时才执行过滤
  if (!is.null(z)) {
    df <- df %>% filter(am == z)
  }
  df %>% 
    ggplot(aes(x = {{x}}, y = {{y}})) +
    geom_col()
}

两种写法效果完全一致：

• 传入z=0/z=1时，函数行为和修改前无差异，正常输出对应子集的柱状图
• 省略z参数调用时，直接跳过filter步骤，使用全量数据绘图，不会触发参数缺失报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TarJae