如何在R语言中模拟按引用传递参数？是否有可行方法？

当然有可行方法！R默认是按值传递，但我们可以借助**环境（environments）**这类特殊对象来模拟按引用传递的效果——毕竟环境本身是按引用传递的。你提到的用deparse(substitute())结合环境的思路完全走对了，下面我给你展开具体的实现和示例：

方法1：通过修改调用环境中的原变量 #

这种方法就是你思路的完整落地，核心是获取调用函数的环境，直接在该环境中修改原变量：

modify_df_by_ref <- function(mydf) {
  # 获取传入对象的名称字符串
  var_name <- deparse(substitute(mydf))
  # 获取调用函数的父环境（也就是原变量所在的环境）
  parent_env <- parent.frame()
  # 在父环境中找到原变量并修改，再重新赋值回去
  original_df <- get(var_name, envir = parent_env)
  modified_df <- transform(original_df, new_col = 1:nrow(original_df))
  assign(var_name, modified_df, envir = parent_env)
}

# 测试效果
test_df <- data.frame(a = 1:3, b = 4:6)
modify_df_by_ref(test_df)
print(test_df)
# 输出会看到test_df新增了new_col列，原对象被直接修改

方法2：直接传递环境对象（更直观的引用传递） #

既然环境是按引用传递的，我们可以直接把数据放在环境里传入函数，这样函数对环境内数据的修改会直接作用于原环境：

# 创建一个包含目标数据的环境
df_env <- new.env()
df_env$data <- data.frame(a = 1:3, b = 4:6)

# 定义修改环境内数据的函数
modify_env_df <- function(target_env) {
  # 直接修改环境中的数据，无需返回
  target_env$data$new_col <- 1:nrow(target_env$data)
}

# 测试效果
modify_env_df(df_env)
print(df_env$data)
# 原环境中的data已经被修改，实现了引用传递的效果

方法3：使用<<-操作符（不推荐，风险较高） #

<<-会向上查找父环境并修改变量，虽然也能实现类似效果，但它依赖变量名的全局/父环境可见性，灵活性和安全性都不如前两种方法：

test_df2 <- data.frame(x = 1:2)
modify_with_arrow <- function() {
  test_df2$y <- 3:4 <<- test_df2$y
}
modify_with_arrow()
print(test_df2)
# 原对象被修改，但这种方式耦合性强，不适合复杂场景

总结来说，基于环境的两种方法是模拟按引用传递的可靠途径，其中方法1适合直接对现有变量进行修改，方法2则更符合“引用传递”的直观逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user778806