如何在某些R函数中隐式调用列

R中有一些函数必须按名称显式调用列，例如

pmin

。我的问题是如何解决这个问题，最好使用

tidyverse

下面是一些示例数据

library(tidyverse)
df <- tibble(a = c(1:5), 
             b = c(6:10), 
             d = c(11:15), 
             e = c(16:20))

# A tibble: 5 x 4
      a     b     d     e
  <int> <int> <int> <int>
1     1     6    11    16
2     2     7    12    17
3     3     8    13    18
4     4     9    14    19
5     5    10    15    20

---

这些都不起作用，我有点不知所措。

使用

dplyr

和

purr

的一个选项可能是：

df %>%
 mutate(min = exec(pmin, !!!select(., -e)))

      a     b     d     e   min
  <int> <int> <int> <int> <int>
1     1     6    11    16     1
2     2     7    12    17     2
3     3     8    13    18     3
4     4     9    14    19     4
5     5    10    15    20     5

df %>%
 mutate(min = do.call(pmin, select(., -e)))

---

我会通过重塑长形，按组计算最小值，然后重塑回宽形来实现这一点：

df %>% 
  rowid_to_column() %>% 
  pivot_longer(cols = -c(e, rowid)) %>% 
  group_by(rowid) %>% 
  mutate(min = min(value)) %>% 
  ungroup() %>% 
  pivot_wider() %>% 
  select(-rowid, -min, min)

---

我们还可以使用

reduce

和

pmin

library(dplyr)
library(purrr)
df %>% 
   mutate(min = select(., -e) %>% 
                   reduce(pmin))
# A tibble: 5 x 5
#      a     b     d     e   min
#  <int> <int> <int> <int> <int>
#1     1     6    11    16     1
#2     2     7    12    17     2
#3     3     8    13    18     3
#4     4     9    14    19     4
#5     5    10    15    20     5

---

mutate（min=invoke（pmin，select（，-e））

works@IceCreamToucan是的，但是，我使用的是

exec（）

，因为

invoke（）

根据它的文档是失效的：）嗯，没有注意到，信息是发送的。我想你也可以使用

do.call

例如

mutate（min=do.call（pmin，select（，-e））

，但可能不太整洁。我在想

可能效率不高，但如果在tidyverse中执行此类操作的唯一非退役方法是使用

这表明我的猜测可能是错的。@IceCreamToucan你肯定能做到，它甚至在

exec（）

的文档中提到过。在这种情况下，我决定坚持纯

tidyverse

的可能性，因为OP显示了这样的兴趣：）

do.call

版本也非常好。谢谢@IceCreamToucan。谢谢！看起来我已经接近syms的

syms

版本了。看起来像是！！还有！！！符号随每次更新而变化。我希望他们很快就确定记谱法。或者我只是觉得他们一直在改变它。@hmhensen

用于单个名称字符，

适用于
>=1
df %>% 
  rowid_to_column() %>% 
  pivot_longer(cols = -c(e, rowid)) %>% 
  group_by(rowid) %>% 
  mutate(min = min(value)) %>% 
  ungroup() %>% 
  pivot_wider() %>% 
  select(-rowid, -min, min)

library(dplyr)
library(purrr)
df %>% 
   mutate(min = select(., -e) %>% 
                   reduce(pmin))
# A tibble: 5 x 5
#      a     b     d     e   min
#  <int> <int> <int> <int> <int>
#1     1     6    11    16     1
#2     2     7    12    17     2
#3     3     8    13    18     3
#4     4     9    14    19     4
#5     5    10    15    20     5

df %>% 
    mutate(min = pmin(!!! syms(names(.)[-4])))
# A tibble: 5 x 5
#      a     b     d     e   min
#  <int> <int> <int> <int> <int>
#1     1     6    11    16     1
#2     2     7    12    17     2
#3     3     8    13    18     3
#4     4     9    14    19     4
#5     5    10    15    20     5