mutiere eine Variable mit lockig-lockig [Duplikat]

Question

Ich habe Curly-Curly mit group_byund summarisewie in der Rlang-Ankündigung beschrieben verwendet . Aber ich kann es nicht zum Laufen bringen, wenn eine Variable an Ort und Stelle mutiert wird. Was ist derzeit mit dplyr der beste Weg, dies zu tun?

Angenommen, ich möchte einen nicht zitierten Spaltennamen angeben und ihn mutieren lassen. Hier ist eine Spielzeugbeispielfunktion, die nicht funktioniert:

my_fun <- function(dat, var_name){
  dat %>%
    mutate({{var_name}} = 1)
}

my_fun(mtcars, cyl)

Was sollte diese mutateZeile sein, um eine Spalte in mtcars als Konstante zu ändern?

Answer 1

Sie müssen den Zuweisungsoperator ( :=) verwenden, wenn Sie mit dem Curly-Curly einen Namen auf der linken Seite einer Zuweisung angeben möchten in mutate:

my_fun <- function(dat, var_name){
  dat %>%
    mutate({{var_name}} := 1)
}

Welches erlaubt:

my_fun(mtcars, cyl)
#>     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> 1  21.0   1 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
#> 2  21.0   1 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
#> 3  22.8   1 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#> 4  21.4   1 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
#> 5  18.7   1 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
#> 6  18.1   1 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
#> 7  14.3   1 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
#> 8  24.4   1 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
#> 9  22.8   1 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
#> 10 19.2   1 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4
#> 11 17.8   1 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4
#> 12 16.4   1 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3
#> 13 17.3   1 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3
#> 14 15.2   1 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0    3    3
#> 15 10.4   1 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4
#> 16 10.4   1 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4
#> 17 14.7   1 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
#> 18 32.4   1  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
#> 19 30.4   1  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
#> 20 33.9   1  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
#> 21 21.5   1 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1
#> 22 15.5   1 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2
#> 23 15.2   1 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2
#> 24 13.3   1 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4
#> 25 19.2   1 400.0 175 3.08 3.845 17.05  0  0    3    2
#> 26 27.3   1  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1
#> 27 26.0   1 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2
#> 28 30.4   1  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2
#> 29 15.8   1 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5    4
#> 30 19.7   1 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6
#> 31 15.0   1 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8
#> 32 21.4   1 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2