tidy evaluation作用域是否有限制？如何在mutate中全程使用它？

你的问题出在**enquo()的使用场景和传入参数的类型不匹配上：你调用函数时传的是字符串（比如"mpg"），但enquo()是用来捕获裸变量表达式**（比如直接写mpg）的，所以它会把"mpg"当成字符串字面量，而不是指向数据框列的符号。这就导致在mutate()里执行cor(!!col1, !!col2)时，实际上是把两个字符串传给了cor()，自然会报'x' must be numeric的错误。

下面是两种纯tidy evaluation的解决方案，分别适配不同的参数传入方式：

方案1：支持字符串参数（匹配你的调用习惯） #

使用ensym()（dplyr 0.7.0及以上版本支持）来将字符串转换为列名符号，它会自动处理字符串输入：

library(dplyr)
library(tibble)

myCor <- function(col1, col2) {
  # 将字符串参数转换为列名符号
  col1_sym <- ensym(col1)
  col2_sym <- ensym(col2)
  
  mtcars %>% 
    rownames_to_column("vehicle") %>% 
    select(vehicle, !!col1_sym, !!col2_sym) %>% 
    mutate(correlation = cor(!!col1_sym, !!col2_sym))
}

# 调用（和你原来的方式一致）
myCor("mpg", "disp")

运行后就能得到预期结果，而且全程使用tidy eval语法，避免了eval(parse())这种不安全的写法。

方案2：同时支持裸变量和字符串参数 #

ensym()的优势在于它同时兼容裸变量和字符串输入，所以上面的函数也可以直接用裸变量调用：

myCor(mpg, disp) # 同样能正常输出结果

为什么原来的enquo()不行？ #

当你传入"mpg"时，enquo(col1)捕获的是字符串字面量"mpg"，而不是指向mtcars$mpg的符号。此时!!col1展开后就是字符串"mpg"，cor("mpg", "disp")当然会报错——因为cor()需要数值向量，而不是字符串。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Megatron