背景：我尝试使用this solution的修改版本来创建跨多个变量的多个滞后列。该函数的关键部分是：

mutate(across(.cols = {{ var }}, .fns = map_lag, .names = "{.col}_lag{lags}"))

其中var和lags是main函数的参数。
我发现对var使用单个列可以很好地工作，并为输出生成正确的.names，就像只为lags选择单个值一样（而不是一个范围，例如，1:5，但是将<tidy-select>列的集合作为var和lags的范围进行馈送，不适用于当前的.names语法（但适用于函数的主要目的）。
从本质上讲，我认为问题归结为在across中指定.names，用于{.col}和{lags}的多个值。有没有办法指定.names，使其正确扩展？
Reprex：

test <- tibble(x=1:10, y=21:30)

calculate_lags <- function(df, var, lags) {
  map_lag <- lags %>% map(~partial(lag, n = .x))
  return(df %>% mutate(across(.cols = {{ var }}, .fns = map_lag, .names = "{.col}_lag{lags}")))
}

## Works fine with just one variable and a range of lags
test  %>% calculate_lags(x, 3:5)
# A tibble: 10 × 5
       x     y x_lag3 x_lag4 x_lag5
   <int> <int>  <int>  <int>  <int>
 1     1    21     NA     NA     NA
 2     2    22     NA     NA     NA
 3     3    23     NA     NA     NA
 4     4    24      1     NA     NA
 5     5    25      2      1     NA
 6     6    26      3      2      1
 7     7    27      4      3      2
 8     8    28      5      4      3
 9     9    29      6      5      4
10    10    30      7      6      5

## Or with multiple variables and a single value for lag
test  %>% calculate_lags(x:y, 2)
# A tibble: 10 × 4
       x     y x_lag2 y_lag2
   <int> <int>  <int>  <int>
 1     1    21     NA     NA
 2     2    22     NA     NA
 3     3    23      1     21
 4     4    24      2     22
 5     5    25      3     23
 6     6    26      4     24
 7     7    27      5     25
 8     8    28      6     26
 9     9    29      7     27
10    10    30      8     28

## But not with multiple columns AND a range of lags
test  %>% calculate_lags(x:y, 2:4)
> Error in `mutate()`:
> ℹ In argument: `across(.cols = x:y, .fns = map_lag, .names = "{.col}_lag{lags}")`.
> Caused by error:
> ! Variables must be length 1 or 6
> Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.