我一直在使用dplyr::mutate_at()，没有任何问题。但是更新到R 3.6后，它会给出错误消息。例如，
library(dplyr)
salary <-
structure(
list(S = c(13876, 11608, 18701, 11283, 11767, 20872), X = c(1, 1, 1, 1, 1, 2), E = c(1, 3, 3, 2, 3, 2), M = c(1, 0, 1, 0, 0, 1)),
row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame")
)
salary
#> # A tibble: 6 x 4
#> S X E M
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 13876 1 1 1
#> 2 11608 1 3 0
#> 3 18701 1 3 1
#> 4 11283 1 2 0
#> 5 11767 1 3 0
#> 6 20872 2 2 1
在这里，我尝试使用factor将E函数应用于每个M和dplyr::mutate_at()列。
salary %>%
mutate_at(.vars = vars("E", "M"), .funs = list(~factor))
#> # A tibble: 6 x 4
#> S X E M
#> <dbl> <dbl> <fct> <fct>
#> 1 13876 1 1 1
#> 2 11608 1 3 0
#> 3 18701 1 3 1
#> 4 11283 1 2 0
#> 5 11767 1 3 0
#> 6 20872 2 2 1
我可以得到3.5.3版本的输出。
sessionInfo()
#> R version 3.5.3 (2019-03-11)
#> Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)
#> Running under: macOS Mojave 10.14.5
#>
#> Matrix products: default
#> BLAS: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.5/Resources/lib/libRblas.0.dylib
#> LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.5/Resources/lib/libRlapack.dylib
#>
#> locale:
#> [1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8
#>
#> attached base packages:
#> [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
#>
#> other attached packages:
#> [1] dplyr_0.8.0.1
#>
#> loaded via a namespace (and not attached):
#> [1] Rcpp_1.0.1 fansi_0.4.0 utf8_1.1.4 crayon_1.3.4
#> [5] digest_0.6.18 assertthat_0.2.1 R6_2.4.0 magrittr_1.5
#> [9] evaluate_0.13 pillar_1.3.1 cli_1.1.0 rlang_0.3.3
#> [13] stringi_1.4.3 rmarkdown_1.12 tools_3.5.3 stringr_1.4.0
#> [17] glue_1.3.1 purrr_0.3.2 xfun_0.5 yaml_2.2.0
#> [21] compiler_3.5.3 pkgconfig_2.0.2 htmltools_0.3.6 tidyselect_0.2.5
#> [25] knitr_1.22 tibble_2.1.1
但是，当我在另一个R 3.6版本的笔记本中运行完全相同的代码时，
sessionInfo()
#> R version 3.6.0 (2019-04-26)
#> Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)
#> Running under: macOS Mojave 10.14.5
#>
#> Matrix products: default
#> BLAS: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.6/Resources/lib/libRblas.0.dylib
#> LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.6/Resources/lib/libRlapack.dylib
#>
#> locale:
#> [1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8
#>
#> attached base packages:
#> [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
#>
#> other attached packages:
#> [1] dplyr_0.8.1
#>
#> loaded via a namespace (and not attached):
#> [1] Rcpp_1.0.1 knitr_1.23 magrittr_1.5 tidyselect_0.2.5
#> [5] R6_2.4.0 rlang_0.3.4 fansi_0.4.0 stringr_1.4.0
#> [9] tools_3.6.0 xfun_0.7 utf8_1.1.4 cli_1.1.0
#> [13] htmltools_0.3.6 yaml_2.2.0 assertthat_0.2.1 digest_0.6.18
#> [17] tibble_2.1.1 crayon_1.3.4 purrr_0.3.2 vctrs_0.1.0
#> [21] zeallot_0.1.0 glue_1.3.1 evaluate_0.13 rmarkdown_1.12
#> [25] stringi_1.4.3 compiler_3.6.0 pillar_1.4.0 backports_1.1.4
#> [29] pkgconfig_2.0.2
我收到以下错误消息。
salary %>%
mutate_at(.vars = vars("E", "M"), .funs = list(~factor))
#> Error: Column `E` is of unsupported type function
几天前我升级了R后，发生了此错误。升级R真的会发生这种情况吗？
还是还有其他原因？
答案 0 :(得分：4)
尝试salary %>% mutate_at(.vars = vars("E", "M"), factor)。 （可能）不需要（或正确）使用list()包装器。
答案 1 :(得分：1)
我写自己的答案是因为我知道一些东西。
我不确定为什么错误在这里而不是那里发生，但是我变得更加了解为什么list()包装程序在仔细阅读帮助文件后无法正常工作。
我不应该将语法写为list(~function)。在?mutate_all的多次转换部分中，它表示
# If you want to apply multiple transformations, pass a list of
# functions. When there are multiple functions, they create new
# variables instead of modifying the variables in place:
iris %>% mutate_if(is.numeric, list(scale2, log))
# The list can contain purrr-style formulas:
iris %>% mutate_if(is.numeric, list(~scale2(.), ~log(.)))
换句话说，list(factor)和list(~factor(.))可能适合使用list包装器。这可以在最新的3.6.0版本中使用。
salary %>%
mutate_at(.vars = vars("E", "M"), .funs = list(factor))
#> # A tibble: 6 x 4
#> S X E M
#> <dbl> <dbl> <fct> <fct>
#> 1 13876 1 1 1
#> 2 11608 1 3 0
#> 3 18701 1 3 1
#> 4 11283 1 2 0
#> 5 11767 1 3 0
#> 6 20872 2 2 1
salary %>%
mutate_at(.vars = vars("E", "M"), .funs = list(~factor(.)))
#> # A tibble: 6 x 4
#> S X E M
#> <dbl> <dbl> <fct> <fct>
#> 1 13876 1 1 1
#> 2 11608 1 3 0
#> 3 18701 1 3 1
#> 4 11283 1 2 0
#> 5 11767 1 3 0
#> 6 20872 2 2 1
由于问题中的示例仅使用了一个函数，因此我认为不使用list包装器是最合理的选择。
实现多种功能时，可以选择以上两种语法之一。