是否有基于名称向量添加多列的稳定（未弃用）dplyr 方法？

Question

假设我有一个简单的 data.frame:

> d <- data.frame(A=1, B=2)

现在我想添加 3 列，{X, Y, Z} 存储在一个向量中。请跳过原因，关注解决方案。

在基础 R 中我可以轻松做到：

> columns_to_add <- c("X", "Y", "Z")
> d[,columns_to_add] <- NA
> d
  A B  X  Y  Z
1 1 2 NA NA NA

但是如何用 dplyr 做到这一点？我知道必须有一个使用 mutate 的组合（记住，mutate_at、mutate_all 总有一天会被弃用）、“:=”赋值运算符和 {{}} 或三连击运算符!!!rlang::syms()?

让我们有：

> single_name <- c("x")
> multip_name <- c("x", "y", "z")

对于单个名称有效：

> d %>% mutate(!!sym(single_name) := NA)
  A B  x
1 1 2 NA
> d %>% mutate({{single_name}} := NA)
  A B  x
1 1 2 NA

但是对于超过 1 个名称，它不起作用：

> d %>% mutate({{multip_name}} := NA)
Error: The LHS of `:=` must be a string or a symbol
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

> d %>% mutate(!!!syms(multip_name) := NA)
Error: The LHS of `:=` can't be spliced with `!!!`
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

它不一定是“变异”，请提出任何建议：

来自 tidyverse
不依赖于任何“已取代”、“已弃用”的内容。

Answer 1

一种方法可以是：

d %>%
 add_column(!!!setNames(rep(NA, length(multip_name)), multip_name))

  A B  x  y  z
1 1 2 NA NA NA

是否有基于名称向量添加多列的稳定（未弃用）dplyr 方法？

Is there a stable (non-deprecated) dplyr way of adding multiple columns based on a vector of names?

r

assignment-operator

dplyr