R语言如何编写支持magrittr管道承接前置操作的自定义函数

你的自定义函数没有适配dplyr的非标准评估逻辑：你传入的var参数会被默认解析为全局环境中预先生成的TestData原始向量，而非管道传递过来的、经过处理的数据框内的对应列，因此无论前置做了什么数据处理，统计的都是全量原始数据的结果。

只需用dplyr提供的**卷曲运算符（{{ }}）**包裹函数内的var参数，即可让参数正确匹配当前数据框上下文内的列：

# 修改后的自定义函数
custom_summary_cont2 <- function(DAT, var) {
  DAT %>%
   summarise(
     mean = mean({{ var }}),
     median = median({{ var }}),
     sd = sd({{ var }}),
     quant25 = unname(quantile({{ var }}, probs = 0.25)),
     quant75 = unname(quantile({{ var }}, probs = 0.75)),
     min = min({{ var }}),
     max = max({{ var }})
    )
}

修改后再运行带filter的管道代码，即可得到筛选后数据的正确统计结果。

这块属于tidyverse自定义函数的基础内容，推荐阅读《R数据科学（R for Data Science）》，书中专门有章节讲解如何编写适配tidyverse管道、支持非标准评估的自定义函数，逻辑讲解清晰易懂，配套的练习也能帮你快速掌握相关用法。

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