在 dplyr 的 mutate 中使用带有 .data[[]] 的变量

Question

我认为我的previous questions 已经解决了在 tidyverse 中使用变量的所有问题。但是我只是在使用我不理解的 mutate 函数时遇到了问题。下面是一个将 dplyr 语句导入 ggplot 的玩具示例。

我添加了一个显式的变异步骤mutate(mpg = mpg * 10) %>%，效果很好。

还可以使用mutate(mpg = .data[[x_value]] * 10) %>% 在语句的右轴上按名称添加.data[[]] 的列。

但是，当我在方程的 LHS 上使用 .data[[]] 或 !!sym() 上的变量时，如 mutate(.data[[x_value]] = mpg * 10) %>% 中所示：

Error: unexpected '=' in:
"data %>% filter( .data[[remove_col]] != {{ remove_val }} ) %>%
        mutate(.data[[x_value]] ="

显而易见的问题：为什么这不起作用？ 以及明显的后续：如何使用变量来指定要变异的列？

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作为参考，工作示例：

#// library
library(tidyverse)
data <- mtcars
data$carb <- as.factor(data$carb)

remove_col <- "carb"
remove_val <- 4

x_value <- "mpg"
y_value <- "drat"

#// explicit mutate condition

data %>% filter( .data[[remove_col]] != {{ remove_val }} ) %>%
    mutate(mpg = mpg * 10) %>% 
ggplot() + geom_point(aes(x = .data[[x_value]], y = .data[[y_value]], color = .data[[remove_col]] )) +
ggtitle("Variables for `geom_point` and `filter`")

#// add variable into mutate assigment

data %>% filter( .data[[remove_col]] != {{ remove_val }} ) %>%
    mutate(mpg = .data[[x_value]] * 10) %>% 
ggplot() + geom_point(aes(x = .data[[x_value]], y = .data[[y_value]], color = .data[[remove_col]] )) +
ggtitle("Variables for `geom_point` and `filter`")

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2021-01-13 创建}

Answer 1

根据您在 LHS 或 RHS 上是否有变量，处理方式会有所不同。如果您在 LHS 上有一个变量，请使用 !!variable_name := .... 其中variable_name 应该是一个字符串值。

library(dplyr)
library(ggplot2)


data <- mtcars
data$carb <- as.factor(data$carb)

remove_col <- "carb"
remove_val <- 4

x_value <- "mpg"
y_value <- "drat"

data %>% 
  filter( .data[[remove_col]] != {{ remove_val }} ) %>%
  mutate(!!x_value := .data[[x_value]] * 10) %>%
  ggplot() + geom_point(aes(x = .data[[x_value]], 
                            y = .data[[y_value]], 
                        color = .data[[remove_col]] )) +
  ggtitle("Variables for `geom_point` and `filter`")