在数据框指定位置添加列：add_column搭配ifelse报错原因咨询

这是个很典型的dplyr函数上下文问题，我来给你捋清楚：

核心区别：mutate vs add_column的求值环境 #

• mutate是专门为数据框列计算设计的函数，它会自动把当前管道里的数据集作为求值上下文，所以你直接写Sepal.Length时，它知道去iris数据框里找这个列。
• 而add_column的设计初衷是添加与原数据框无关的固定值/外部变量，它的参数默认是在全局环境（也就是你写代码的顶层环境）里求值的，不会自动关联管道传过来的数据框。

你看你的例子：

• 第二个add_column用的是固定字符串"Test"，这是字面量，不管在哪个环境都能识别，所以没问题；
• 第三个add_column里的Sepal.Length只存在于iris数据框中，全局环境里没有这个对象，自然会报object 'Sepal.Length' not found的错误。

解决方法 #

方法1：用mutate直接指定位置（推荐）

从dplyr 1.0.0版本开始，mutate支持.before和.after参数，完全可以替代你想要的“创建新列并指定位置”的需求，而且语法更统一：

library(tidyverse)

iris %>% 
  mutate(With_mutate = ifelse(Sepal.Length > 4 & Sepal.Width > 3, TRUE, FALSE),
         .before = "Species") %>% 
  head()

方法2：如果一定要用add_column，显式引用数据框

用管道中的.来指代传过来的iris数据框，这样就能访问到它的列了：

iris %>% 
  add_column(With_add_column = ifelse(.$Sepal.Length > 4 & .$Sepal.Width > 3, TRUE, FALSE),
             .before = "Species") %>% 
  head()

总结 #

如果你的新列需要基于原数据框的列计算，优先用带位置参数的mutate；add_column更适合添加独立的固定值列，非要用它计算的话，记得用.显式引用管道里的数据框。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carpatorus