R - dplyr, как мне сослаться на столбец, созданный в функции, с оператором моржа: =

Ниже приведен один из способов ссылки на динамический столбец:

library(tidyverse)
library(rlang)

data <- tibble(
  a = seq(1,10),
  b = sample(c("a", "b", "c"), 10, replace = T),
  c = rnorm(10, 100, 10)
)

data_func <- function(df, col) {
  col_nm <- rlang::englue("{{ col }}_d") 
  
  df %>%
    group_by({{ col }}) %>%
    mutate("{{ col }}_d" := a * c,
           "{{ col }}_e" := !! sym(col_nm) * 10
           )
    
}

data %>% 
  data_func(b)
#> # A tibble: 10 × 5
#> # Groups:   b [3]
#>        a b         c    b_d    b_e
#>    <int> <chr> <dbl>  <dbl>  <dbl>
#>  1     1 b      75.6   75.6   756.
#>  2     2 a     104.   208.   2082.
#>  3     3 b     113.   340.   3398.
#>  4     4 a      92.3  369.   3690.
#>  5     5 a      92.7  464.   4637.
#>  6     6 c      99.1  594.   5944.
#>  7     7 a      96.1  673.   6725.
#>  8     8 a     107.   854.   8536.
#>  9     9 b      95.4  859.   8589.
#> 10    10 a     106.  1061.  10608.

Другой способ - использовать .data

data_func <- function(df, col) {
  col_nm <- rlang::englue("{{ col }}_d") 
  
  df %>%
    group_by({{ col }}) %>%
    mutate("{{ col }}_d" := a * c,
           "{{ col }}_e" := .data[[col_nm]] * 10
           )
    
}

^{Created on 2023-02-13 with reprex v2.0.2}

Пожалуйста, попробуйте приведенный ниже код с !! и sym вместе с substitute

data_func <- function(df, col) {
col <- deparse(substitute(col))
 col2 <- paste0(col,'_d') 
 col3 <- paste0(col,'_e') 
 
  df %>% 
    group_by(!!sym(col)) %>% 
    mutate(
      !!sym(col2) := a * c,
      !!sym(col3) :=  !!sym(col2) * 10
    )
}

data %>% data_func(b)

^{Created on 2023-02-12 with reprex v2.0.2}

# A tibble: 10 × 5
# Groups:   b [3]
       a b         c    b_d    b_e
   <int> <chr> <dbl>  <dbl>  <dbl>
 1     1 c      99.3   99.3   993.
 2     2 b      89.6  179.   1793.
 3     3 a     122.   365.   3648.
 4     4 c     105.   419.   4193.
 5     5 b      96.4  482.   4822.
 6     6 b      84.2  505.   5051.
 7     7 c     125.   875.   8755.
 8     8 a     113.   906.   9055.
 9     9 a     111.   999.   9987.
10    10 a     105.  1048.  10483.

Мы рекомендуем использовать englue() для создания строки, а затем использовать ее с .data для подмножества столбца из текущего фрагмента группы:

data |>
  mutate(
    "{{col}}_d" := a * c,
    "{{col}}_e" := .data[[englue("{{col}}_d")]] * 10
  )

Или эквивалентно:

col_d <- englue("{{col}}_d")

# Note the normal `{` glue interpolation on the first LHS:
data |>
  mutate(
    "{col_d}" := a * c,
    "{{col}}_e" := .data[[col_d]] * 10
  )

Смотрите https://rlang.r-lib.org/reference/englue.html