R语言封装dplyr::select时统一处理字符串与裸列名的方法

你要的替代convert_to_env_variable的实际函数可使用rlang::sym（单字段场景），不过更推荐直接简化逻辑，无需分支判断，就能同时兼容裸列名、字符串列名、甚至存储了列名的变量传参：

最优简化实现 #

library(dplyr)
select_col_desired <- function(df, chosen_col) {
  # ensym自动兼容裸名、字符串、存储字符串的变量三种输入
  col <- rlang::ensym(chosen_col)
  df %>% select(!!col)
}

如果需要支持选择多列，改成ensyms和复数冒号运算符即可：

select_cols_desired <- function(df, ...) {
  cols <- rlang::ensyms(...)
  df %>% select(!!!cols)
}

原实现问题说明 #

你原来写的is.character(enquo(chosen_col))判断逻辑是错误的：enquo()返回的是quosure封装对象，对它直接调用is.character()永远返回FALSE，之前的代码能正常运行只是因为dplyr::select原生支持直接传入字符串字面量，但如果遇到把列名存在变量里再传参的场景就会失效：

# 原实现无法处理这类场景
target_col <- "mpg"
mtcars %>% select_col(target_col) # 会报错找不到target_col列

验证兼容效果 #

三种常见传参方式都可以正常运行：

# 1. 裸列名传参
mtcars %>% select_col_desired(mpg) %>% head(2)
#>               mpg
#> Mazda RX4      21
#> Mazda RX4 Wag  21

# 2. 字符串字面量传参
mtcars %>% select_col_desired("mpg") %>% head(2)
#>               mpg
#> Mazda RX4      21
#> Mazda RX4 Wag  21

# 3. 存储列名的变量传参
target_col <- "mpg"
mtcars %>% select_col_desired(target_col) %>% head(2)
#>               mpg
#> Mazda RX4      21
#> Mazda RX4 Wag  21

保留分支结构的修正写法 #

如果一定要保留你写的if分支结构，替代convert_to_env_variable的代码是rlang::sym(chosen_col)，修正后的分支写法如下：

select_col_desired <- function(df, chosen_col) {
  # 注意修正判断逻辑，要先取出quosure内的内容再判断类型
  if(is.character(rlang::eval_tidy(enquo(chosen_col)))){
    chosen_col <- rlang::sym(chosen_col)
  }
  df %>% select({{ chosen_col }})
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Greg