使用by=c（x=y）错误在函数内执行dplyr:：left_join

我试图围绕dplyr:：left_join编写一个函数，以简化需要多次执行的重复过程

考虑以下代码：

    testdf <- data.frame(X1 = c("A", "B", "C"), X2 = c(1,2,3))

    testdf2 <- data.frame(Y1 = c("a", "b", "c"), Y2 = c(1,2,3))

    testdf3 <- dplyr::left_join(testdf, testdf2, by=c("X2" = "Y2"))

但是，错误是相同的，我不知道如何解决这个问题

我需要这个函数来压缩我需要重复执行的几个步骤，因此在另一个函数中执行left_join将帮助我保持代码的干净性和可读性。有人知道如何解决这个问题吗？

这与评估有关，我想在这里看到：也许不是

我找到了一种简陋的方法，但对我来说很有效：

test_function <- function(df1, df2, col1, col2){

   helper <- col2
   names(helper) <- col1

   output_dataframe <- dplyr::left_join(df1, df2, by=helper)

   return(output_dataframe)

}

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你查过这些答案了吗？或者谢谢，我一开始没找到这些。似乎dplyr需要引用参数，可以使用enquo函数提供。非常感谢！这种方法确实有效。我不能完全理解为什么以by=cX，Y的形式分配变量是行不通的，但是有了这些信息，我可以继续我的工作。试试ca=1和ca=1，看看结果输出。您将看到它是相同的，这就是为什么ccol1=col2在函数调用中不起作用的原因。

    test_function <- function(df1, df2, col1, col2){

        helper <- c(col1 = col2)

        output_dataframe <- dplyr::join(df1, df2, by=helper)

        return(output_dataframe)

    }

test_function <- function(df1, df2, col1, col2){

   helper <- col2
   names(helper) <- col1

   output_dataframe <- dplyr::left_join(df1, df2, by=helper)

   return(output_dataframe)

}