使用dplyr::rowwise计算行和异常，哪里可查其使用限制相关资料？

你自定义的get_from_df函数里的get(pos=df)直接读取了全局环境下的完整df对象的整列数据，没有识别到rowwise创建的行分组上下文。rowwise本质是把每行设为一个独立分组，在dplyr的data mask机制下，直接引用列名才会自动取当前行的对应值，而你用get调用绕过了data mask的识别，所以每次sum计算的是x整列和y整列的总和，所有行的计算结果自然都是310。

• rowwise是一种特殊的分组操作，生成的rowwise tibble每个分组仅包含原数据的一行
• 配套的c_across()函数用来在rowwise上下文下动态选择多列，适配dplyr的非标准评估规则，会自动从当前行分组中取数
• 所有在mutate/filter等dplyr动词内的计算，默认都会使用data mask机制，优先读取当前分组内的列值，而非全局环境下的同名对象

你遇到的是dplyr非标准评估的上下文适配问题：外部自定义的函数如果没有专门适配data mask，就无法自动识别当前分组的取值环境，只会从函数定义的环境（这里就是全局环境）找对应的对象，导致不符合预期的结果。
如果要在rowwise下实现动态列求和，正确的写法是：

df <- data.frame(x=1:10, y=21:30) 
l <- c('x', 'y')
df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(presum = sum(c_across(all_of(l))))

不需要跳转外部网站，直接在R环境中运行以下命令即可获取官方说明：

• 运行?dplyr::rowwise查看rowwise的完整用法、实现逻辑和常见用例
• 运行?dplyr::c_across查看rowwise下动态选列的配套函数说明
• 运行?dplyr::data_mask查看dplyr非标准评估的核心机制说明，解释列名自动识别的底层逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chris