dplyr按行变异，无需硬编码名称

我想做这样的事情

df <- iris %>%
  rowwise %>%
  mutate(new_var = sum(Sepal.Length, Sepal.Width))

df%
行%>%
变异（新值=总和（萼片长度，萼片宽度））

除非我不想输入变量名，例如

names_to_add <- c("Sepal.Length", "Sepal.Width")
df <- iris %>%
  rowwise %>%
[some function that uses names_to_add]

名称添加%
[使用名称添加的某些函数]

我尝试了几件事

df <- iris %>%
  rowwise %>%
  mutate(new_var = sum(sapply(names_to_add, get, envir = as.environment(.))))

df%
行%>%
mutate（new_var=sum（sappy（names_to_add，get，envir=as.environment（））

---

但还是不明白。我会选择一个与懒散有关的答案，或者更简单的答案。注意这里的

sum

函数只是一个占位符，我的实际函数要复杂得多，尽管它每行返回一个值。我也不想使用

数据。表

您应该在

dplyr

中检查所有以

\uuUcode>结尾的函数。示例
变异
，
总结
等

names_to_add <- ("sum(Sepal.Length, Sepal.Width)")   

df <- iris %>%
  rowwise %>% mutate_(names_to_add)

names_to_add%mutate_（names_to_add）


编辑

代码的结果：

df <- iris %>%
 rowwise %>% mutate(new_var = sum(Sepal.Length, Sepal.Width))

names_to_add <- ("sum(Sepal.Length, Sepal.Width)")   

df2 <- iris %>%
    rowwise %>% mutate_(new_var = names_to_add)

identical(df, df2)
[1] TRUE

df%
行%>%突变（新的变量=总和（萼片长度，萼片宽度））
名称\u到\u添加%mutate\u（新的\u变量=名称\u到\u添加）
相同（df，df2）
[1] 真的
编辑
我编辑了答案，它解决了问题。我想知道为什么没有投票。我们使用SE（标准评估），将字符串作为输入传递到“mutate_”中。更多信息：
vignette（“nse”、“dplyr”）

简单的基础R-
iris$new_var@organic龙舌兰我编辑了我的答案。我得到的输出与第一行代码相同。你尝试了吗？嗨，有机龙舌兰，如果这个或任何答案解决了你的问题，请考虑通过点击复选标记来接受它。这向更广泛的社区表明，你已经找到了一个解决方案，并给回答者和你自己带来了一些声誉。没有义务这样做。
x <- "Sepal.Length + Sepal.Width"
df <- mutate_(iris, x)
head(df)

   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Length + Sepal.Width
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa                        8.6
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa                        7.9
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa                        7.9
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa                        7.7
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa                        8.6
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa                        9.3