dplyr 在一个函数中连接两个表，其中一个变量名是函数的参数

Question

我试图在一个函数中使用 dplyr 连接两个表，其中一个变量名由函数的参数定义。在其他 dplyr 函数中，通常有一个可用于非标准评估的版本，例如select & select_、rename 和 rename_ 等，但不适用于 _join 家族。我找到了this answer，但我无法让它在下面的代码中工作：

df1 <- data.frame(gender = rep(c('M', 'F'), 5), var1 = letters[1:10])

new_join <- function(df, sexvar){

  df2 <- data.frame(sex = rep(c('M', 'F'), 10), var2 = letters[20:1])

  # initial attempt using usual dplyr behaviour:
  # left_join(df, df2, by = c(sexvar = 'sex'))

  # attempt using NSE:
  # left_join(df, df2, 
  #           by = c(eval(substitute(var), list(var = as.name(sexvar)))) = 'sex'))

  # attempt using setNames:
  # left_join(df, df2, by = setNames(sexvar, 'sex'))

}

new_join(df1, 'gender')

第一次和第二次尝试都报错

错误：在 rhs 中找不到“sexvar”列，无法加入

虽然最后一次尝试给出了错误

错误：在 lhs 中找不到“性别”列，无法加入，

这至少表明它知道我想要列 gender，但不知何故不将其视为列标题。

谁能指出我哪里出错了？

Answer 1

试试：

df1 <- data.frame(gender = rep(c('M', 'F'), 5), var1 = letters[1:10])

new_join <- function(df, sexvar){

  df2 <- data.frame(sex = rep(c('M', 'F'), 10), var2 = letters[20:1])

  join_vars <- c('sex')
  names(join_vars) <- sexvar

  left_join(df, df2, by = join_vars)
}

new_join(df1, 'gender')

我确信有一种更优雅的方法可以使用惰性求值等方法让它工作，但这应该让你同时启动和运行。

Answer 2

你的block中的oneliner可能看起来像这样（这与你上次的尝试类似）

left_join(df, df2, by = structure("sex", names = sexvar))

也可以将其扩展到两个变量

left_join(df, df2, by = structure(sexvarDF1, names = sexvarDF2))