如何在dplyr 0.7.2中将字符串形式的表达式传递给动词？

嘿，我明白你遇到的麻烦了——用mutate_()生成新变量时，结果的变量名居然是整个表达式字符串gear_carb = gear*carb，而不是你想要的gear_carb对吧？这是因为旧版的下划线系列函数（filter_()、mutate_()这些）在处理赋值逻辑时，和filter_()的逻辑表达式解析规则不一样，直接传完整的赋值字符串会被当作变量名处理。

下面给你两种可行的解决办法，顺便推荐更现代的dplyr写法：

方法1：改用现代tidy eval语法（推荐） #

下划线函数已经被dplyr官方弃用了，现在更推荐结合rlang的表达式解析和注入语法来实现动态表达式：

library(tidyverse)
library(rlang)
data(mtcars)

# 先把字符串解析成表达式
filter_expr = parse_expr("am == 1")
mutate_expr = parse_expr("gear_carb = gear*carb")
select_expr = parse_expr("mpg , cyl")

# 用!!注入表达式到现代dplyr函数中
mtcars %>% 
  filter(!!filter_expr) %>% 
  mutate(!!mutate_expr) %>% 
  select(!!select_expr)

这样运行后，新变量就会正确命名为gear_carb，而且代码也符合当前dplyr的最佳实践。

方法2：适配旧版下划线函数的写法 #

如果你一定要沿用mutate_()，需要用.dots参数配合命名列表来明确变量名和计算逻辑：

library(tidyverse)
library(rlang)
data(mtcars)

filter_expr = "am == 1"
mutate_expr = "gear*carb"  # 只保留计算逻辑
select_expr = "mpg , cyl"

mtcars %>% 
  filter_(filter_expr) %>% 
  mutate_(.dots = setNames(list(parse_expr(mutate_expr)), "gear_carb")) %>% 
  select_(select_expr)

这里用setNames()把计算表达式和目标变量名绑定，mutate_()就能正确识别哪个是变量名、哪个是计算逻辑了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user8270077