在 dplyr 1.0 中重命名 tidyeval 中的列答案

【问题标题】：Renaming column in tidyeval in dplyr 1.0在 dplyr 1.0 中重命名 tidyeval 中的列
【发布时间】：2021-03-28 01:51:42
【问题描述】：

我希望根据整洁评估中的接收变量生成新列。例如，

library(dplyr)

some_custom_measure <- function(.data, cola, colb) {
    .data %>% mutate("{{ cola }}_x_{{ colb }}" := {{ cola }} * {{ colb }})
}
iris %>% 
    some_custom_measure(Sepal.Length, Sepal.Width) %>% 
    head()

新列将命名为Sepal.Length_x_Sepal.Width。

在自定义函数中形成新名称时，如何将变量作为字符串操作？我希望完成类似sepal_length_x_sepal_width

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyverse rlang tidyeval

【解决方案1】：

您可以使用deparse(substitute(...)) 将每个变量名称捕获为字符串并将其存储到变量中。

然后您可以处理该变量，但您喜欢操纵字符串。当您开始使用它时，请将变量放在列名规范中的单个大括号内。

library(dplyr)

some_custom_measure <- function(.data, cola, colb) {

    cola_name <- tolower(gsub("\\.", "_", deparse(substitute(cola))))
    colb_name <- tolower(gsub("\\.", "_", deparse(substitute(colb))))

    .data %>% mutate("{cola_name}_x_{colb_name}" := {{ cola }} * {{ colb }})
}

iris %>% 
    some_custom_measure(Sepal.Length, Sepal.Width) %>% 
    head()
#>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#> 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
#> 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
#> 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
#> 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
#> 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
#> 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
#>   sepal_length_x_sepal_width
#> 1                      17.85
#> 2                      14.70
#> 3                      15.04
#> 4                      14.26
#> 5                      18.00
#> 6                      21.06

【讨论】：

谢谢！另外，我发现as_name(enquo(...)) 中有rlang
我推荐使用rlang::as_label()，与deparse()不同，它保证返回长度为1的字符串。 rlang::as_name() 变体还检查输入是否为单个名称，而 as_label() 可用于任何表达式。