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我正在尝试使用 dplyr 的新 NSE 语言方法来创建条件变异，使用向量输入。我遇到问题的地方是将列设置为等于自身，请参见下面的 mwe：

df <- data.frame("Name" = c(rep("A", 3), rep("B", 3), rep("C", 4)), 
                 "X" = runif(1:10), 
                 "Y" = runif(1:10)) %>% 
    tbl_df() %>% 
    mutate_if(is.factor, as.character)

ColToChange <- "Name"
ToChangeTo <- "Big"

现在，使用以下内容：

df %>% mutate( !!ColToChange := ifelse(X >= 0.5 & Y >= 0.5, ToChangeTo, !!ColToChange))

将ColToChange值设置为Name，而不是返回其原始值。因此，我试图使用上面的语法来实现这一点：

df %>% mutate( !!ColToChange := ifelse(X >= 0.5 & Y >= 0.5, ToChangeTo, Name))

但不是Name，而是向量。

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您需要先使用rlang:sym来评估ColToChange为符号Name，然后将其评估为具有以下内容的列!!：

library(rlang); library(dplyr);

df %>% mutate(!!ColToChange := ifelse(X >= 0.5 & Y >= 0.5, ToChangeTo, !!sym(ColToChange)))

# A tibble: 10 x 3
#    Name          X         Y
#   <chr>      <dbl>     <dbl>
# 1     A 0.05593119 0.3586310
# 2     A 0.70024660 0.4258297
# 3   Big 0.95444388 0.7152358
# 4     B 0.45809482 0.5256475
# 5   Big 0.71348123 0.5114379
# 6     B 0.80382633 0.2665391
# 7   Big 0.99618062 0.5788778
# 8   Big 0.76520307 0.6558515
# 9     C 0.63928001 0.1972674
#10     C 0.29963517 0.5855646
于 2018-01-04T18:47:03.560 回答