由于您正在使用字符值动态构建变量名，因此更合理的做法是使用标准的数据框索引进行赋值，允许使用列名称的字符值。例如：
multipetal <- function(df, n) {
varname <- paste("petal", n , sep=".")
df[[varname]] <- with(df, Petal.Width * n)
df
}
使用mutate函数，通过命名参数非常容易创建新列。但这假定您在键入命令时就已经知道了名称。如果您要动态指定列名，则还需要构建命名参数。
dplyr版本>=1.0
使用最新的dplyr版本，可以在使用:=时使用来自glue包的语法来命名参数。因此，在名称中使用{}可以通过评估其中的表达式来获取值。
multipetal <- function(df, n) {
mutate(df, "petal.{n}" := Petal.Width * n)
}
如果您将列名传递给函数，您可以在字符串中以及列名中使用
{{}}。
meanofcol <- function(df, col) {
mutate(df, "Mean of {{col}}" := mean({{col}}))
}
meanofcol(iris, Petal.Width)
dplyr版本 >= 0.7
dplyr自版本0.7开始允许您使用:=动态分配参数名称。您可以将函数编写为：
multipetal <- function(df, n) {
varname <- paste("petal", n , sep=".")
mutate(df, !!varname := Petal.Width * n)
}
欲了解更多信息，请参见可用于文档的vignette("programming", "dplyr")。
dplyr (>=0.3 & <0.7)
dplyr的稍早版本（>=0.3 <0.7）鼓励使用“标准评估”函数的替代方法。有关更多信息，请参见非标准评估vignette (vignette("nse"))。
因此，在这里，答案是使用mutate_()而不是mutate()并执行：
multipetal <- function(df, n) {
varname <- paste("petal", n , sep=".")
varval <- lazyeval::interp(~Petal.Width * n, n=n)
mutate_(df, .dots= setNames(list(varval), varname))
}
dplyr < 0.3
请注意，早期版本的dplyr也可以实现此操作。这需要仔细使用quote和setName：
multipetal <- function(df, n) {
varname <- paste("petal", n , sep=".")
pp <- c(quote(df), setNames(list(quote(Petal.Width * n)), varname))
do.call("mutate", pp)
}
mutate_，而且从其他函数中也很难看出如何使用它。 - nacnudusquosure等文件的内容。虽然上面的vignette链接不再有效，但是那个评论引导我找到了这篇总结，说的是关于tidyevaluation的：https://shipt.tech/https-shipt-tech-advanced-programming-and-non-standard-evaluation-with-dplyr-e043f89deb3d。我终于明白了！谢谢。 - Joshas.symbol、substitute等之上实现简洁的宏/元编程DSL。这些基本功能可能会很笨重和冗长。我喜欢他们所做的事情，但我真的不喜欢所有新术语、设计中的不断变化以及文档中过于复杂的描述，好像这是一件晦涩难懂的事情，人们不应该需要这样做。 - shadowtalker