假设我有一个
tibble
,我需要在其中获取多个变量并将它们转变为新的多个新变量。
作为示例,这是一个简单的小标题:
tb <- tribble(
~x, ~y1, ~y2, ~y3, ~z,
1,2,4,6,2,
2,1,2,3,3,
3,6,4,2,1
)
我想从名称以“y”开头的每个变量中减去变量 z,并将结果变异为 tb 的新变量。另外,假设我不知道我有多少个“y”变量。我希望该解决方案能够很好地适应
tidyverse
/ dplyr
工作流程。
本质上,我不明白如何将多个变量变异为多个新变量。我不确定在这种情况下您是否可以使用
mutate
?我已经尝试过mutate_if
,但我认为我没有正确使用它(并且我收到错误):
tb %>% mutate_if(starts_with("y"), funs(.-z))
#Error: No tidyselect variables were registered
提前致谢!
dplyr
1.0.0+ 有 across()
功能,进一步简化了此任务
基本用法
有两个主要论点:across()
- 第一个参数
选择要操作的列。 它使用整洁的选择(如.cols
),因此您可以通过以下方式选择变量 位置、名称和类型。select()
- 第二个参数
是要应用于的函数或函数列表 每列。这也可以是 purrr 风格的公式(或公式列表) 就像.fns
。 (这个参数是可选的,如果你只想 获取底层数据;你会看到该技术用于~ .x / 2
。)vignette("rowwise")
# Control how the names are created with the `.names` argument which
# takes a [glue](http://glue.tidyverse.org/) spec:
tb %>%
mutate(
across(starts_with("y"), ~ .x - z, .names = "mod_{col}")
)
#> # A tibble: 3 x 8
#> x y1 y2 y3 z mod_y1 mod_y2 mod_y3
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 2 4 6 2 0 2 4
#> 2 2 1 2 3 3 -2 -1 0
#> 3 3 6 4 2 1 5 3 1
tb %>%
mutate(
across(num_range(prefix = "y", range = 1:3), ~ .x - z, .names = "mod_{col}")
)
#> # A tibble: 3 x 8
#> x y1 y2 y3 z mod_y1 mod_y2 mod_y3
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 2 4 6 2 0 2 4
#> 2 2 1 2 3 3 -2 -1 0
#> 3 3 6 4 2 1 5 3 1
### Multiple functions
tb %>%
mutate(
across(c(matches("x"), contains("z")), ~ max(.x, na.rm = TRUE), .names = "max_{col}"),
across(c(y1:y3), ~ .x - z, .names = "mod_{col}")
)
#> # A tibble: 3 x 10
#> x y1 y2 y3 z max_x max_z mod_y1 mod_y2 mod_y3
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 2 4 6 2 3 3 0 2 4
#> 2 2 1 2 3 3 3 3 -2 -1 0
#> 3 3 6 4 2 1 3 3 5 3 1
被取代的方法:
因为您正在对列名称进行操作,所以需要使用
mutate_at
而不是 mutate_if
,后者使用列中的值
tb %>% mutate_at(vars(starts_with("y")), funs(. - z))
#> # A tibble: 3 x 5
#> x y1 y2 y3 z
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 0 2 4 2
#> 2 2 -2 -1 0 3
#> 3 3 5 3 1 1
要创建新列,我们可以为
funs
命名,而不是覆盖现有列
# add suffix
tb %>% mutate_at(vars(starts_with("y")), funs(mod = . - z))
#> # A tibble: 3 x 8
#> x y1 y2 y3 z y1_mod y2_mod y3_mod
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 2 4 6 2 0 2 4
#> 2 2 1 2 3 3 -2 -1 0
#> 3 3 6 4 2 1 5 3 1
# remove suffix, add prefix
tb %>%
mutate_at(vars(starts_with("y")), funs(mod = . - z)) %>%
rename_at(vars(ends_with("_mod")), funs(paste("mod", gsub("_mod", "", .), sep = "_")))
#> # A tibble: 3 x 8
#> x y1 y2 y3 z mod_y1 mod_y2 mod_y3
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 2 4 6 2 0 2 4
#> 2 2 1 2 3 3 -2 -1 0
#> 3 3 6 4 2 1 5 3 1
编辑:在
dplyr 0.8.0
或更高版本中,funs()
将被弃用(source1和source2),需要使用list()
代替
tb %>% mutate_at(vars(starts_with("y")), list(~ . - z))
#> # A tibble: 3 x 5
#> x y1 y2 y3 z
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 0 2 4 2
#> 2 2 -2 -1 0 3
#> 3 3 5 3 1 1
tb %>% mutate_at(vars(starts_with("y")), list(mod = ~ . - z))
#> # A tibble: 3 x 8
#> x y1 y2 y3 z y1_mod y2_mod y3_mod
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 2 4 6 2 0 2 4
#> 2 2 1 2 3 3 -2 -1 0
#> 3 3 6 4 2 1 5 3 1
tb %>%
mutate_at(vars(starts_with("y")), list(mod = ~ . - z)) %>%
rename_at(vars(ends_with("_mod")), list(~ paste("mod", gsub("_mod", "", .), sep = "_")))
#> # A tibble: 3 x 8
#> x y1 y2 y3 z mod_y1 mod_y2 mod_y3
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 2 4 6 2 0 2 4
#> 2 2 1 2 3 3 -2 -1 0
#> 3 3 6 4 2 1 5 3 1
由 reprex 包于 2018 年 10 月 29 日创建(v0.2.1)