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我正在尝试将非标准评估与一个函数一起使用，如果提供的 data.frame 中存在一列，则会发生一组事情，如果存在不同的列，则会发生其他事情。但是，当用户在函数中提供列名时，我不知道如何检查该条件。这是一个例子：

DF1 <- tibble(ColA = 1:4, ColB = 9:12)
DF2 <- tibble(ColA = 1:4, ColC = 5:8)

如果用户可能提供的所有 data.frames 中都存在 columnB，则此函数将起作用： 

myfun1 <- function(DF, columnA, columnB){
      columnA <- enquo(columnA)
      columnB <- enquo(columnB)

      DF %>% mutate(NewColumn = !!columnA * !!columnB)
}

myfun1(DF1, columnA = ColA, columnB = ColB)

如果 columnC 一直存在，那么这个函数就可以工作： 

myfun2 <- function(DF, columnA, columnC){
      columnA <- enquo(columnA)
      columnC <- enquo(columnC)

      DF %>% mutate(NewColumn = !!columnA / !!columnC)
}

myfun2(DF2, columnA = ColA, columnC = ColC)

但我真正想要的是一个更灵活的函数，它将检查 columnB 是否是提供的 data.frame 中的列，如果是，则执行某些操作，如果不是，则执行其他操作。像这样的东西，除了我知道这个if陈述是不正确的： 

myFlexibleFun <- function(DF, columnA, columnB, columnC){
      columnA <- enquo(columnA)
      columnB <- enquo(columnB)
      columnC <- enquo(columnC)

      if(exists(!!columnB)){          # I know "exists" isn't the correct syntax, but what is?
            DF %>% mutate(NewColumn = !!columnA * !!columnB)
      } else {
            DF %>% mutate(NewColumn = !!columnA / !!columnC)
      }
}

我试过了if(quote(columnB) %in% names(DF))，我试过if(deparse(columnB) %in% names(DF))了，但那些都没用。

如果

myFlexibleFun(DF1, columnA = ColA, columnB = ColB)

并且

myFlexibleFun(DF2, columnA = ColA, columnC = ColC)

两者都有效。

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quote()不起作用，因为您已经转换columnB为 quosore，因此您需要as_label()改用。

myFlexibleFun <- function(DF, columnA, columnB, columnC){
    columnA <- enquo(columnA)
    columnB <- enquo(columnB)
    columnC <- enquo(columnC)

    if(as_label(columnB) %in% names(DF)){
        DF %>% mutate(NewColumn = !!columnA * !!columnB)
    } else {
        DF %>% mutate(NewColumn = !!columnA / !!columnC)
    }
}

这让你得到你想要的：

myFlexibleFun(DF1, columnA = ColA, columnB = ColB)
#> # A tibble: 4 x 3
#>    ColA  ColB NewColumn
#>   <int> <int>     <int>
#> 1     1     9         9
#> 2     2    10        20
#> 3     3    11        33
#> 4     4    12        48
myFlexibleFun(DF2, columnA = ColA, columnC = ColC)
#> # A tibble: 4 x 3
#>    ColA  ColC NewColumn
#>   <int> <int>     <dbl>
#> 1     1     5     0.2  
#> 2     2     6     0.333
#> 3     3     7     0.429
#> 4     4     8     0.5
于 2020-05-24T15:06:07.530 回答