R设置过高scipen致dplyr::across报错的原因与解决方法

• 触发场景：使用R语言dplyr包的across()函数做数据处理时运行报错，经排查问题与R全局选项scipen的设置直接相关。
• 触发条件：为禁止数值以科学计数法格式输出，将scipen设置为极高值1e10时，dplyr::across()运行抛出错误；将scipen调整为1000这类较低取值时，代码可正常运行。

可通过以下代码稳定复现问题：

library(tidyverse)
options(scipen=1e10)

# 构造测试数据
gdf <-
  tibble(g = c(1, 1, 2, 3), v1 = 10:13, v2 = 20:23) %>%
  group_by(g)

set.seed(1)

# 提前生成随机数
n <- rnorm(1)
gdf %>% mutate(across(v1:v2, ~ .x + n))

运行后抛出错误信息如下：

Error in local_error_context(dots = dots, .index = i, mask = mask) : 
  promise already under evaluation: recursive default argument reference or earlier problems?

将scipen调整为合理较低值后代码可正常运行：

options(scipen=1000)
gdf %>% mutate(across(v1:v2, ~ .x + n))

运行输出：

# A tibble: 4 × 3
# Groups:   g [3]
      g    v1    v2
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1  9.37  19.4
2     1 10.4   20.4
3     2 11.4   21.4
4     3 12.4   22.4

scipen是R中控制数值输出格式的全局选项，本质是一个整数类型的惩罚值：取值越大，R越倾向于使用固定小数格式输出数值、避免科学计数法。该选项的设计有效取值为常规范围的整数，传入1e10这类双精度浮点型的极大值时，会在dplyr的非标准求值流程中，干扰内部错误上下文处理函数local_error_context的默认参数匹配逻辑，触发promise递归求值锁冲突，最终抛出错误。
实际上scipen取值只要大于20，就已经可以覆盖绝大多数日常场景下禁止科学计数法的需求，设置到1e10属于完全不必要的极端取值，本身不符合该选项的参数设计预期。

• 合理设置scipen取值：日常使用如果需要禁止科学计数法输出，执行options(scipen = 999)即可满足需求，该取值既不会触发科学计数法，也不会因取值异常干扰其他包的内部运行逻辑，不要为该选项设置超过常规整数范围的极端大值。
• 特殊数值格式化需求单独处理：如果需要对超大数值做固定格式输出，不要通过全局修改scipen为极端值的方式实现，可在数据处理完成后，通过format()、prettyNum()等格式化函数单独控制列的输出格式，避免全局选项对包内部求值逻辑造成干扰。
• 异常恢复：如果已经因设置极端scipen值触发报错，先执行options(scipen = 999)重置全局选项，再重新运行dplyr相关代码即可恢复正常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者umuttoyran