突变（跨）以在tidyverse中生成多个新列

Question

我通常必须对一系列变量/列执行等价的计算，这些变量/列可以通过它们的后缀来标识(范围，假设从_a到_i)，并将结果保存在新的变量/列中。计算是等效的，但计算中使用的变量不同。这些也可以通过相同的后缀(_a to _i)来识别。所以，我基本上想要达到的是:

newvar_a = (oldvar1_a + oldvar2_a) - z
...
newvar_i = (oldvar1_i + oldvar2_i) - z

这是我得到的最远的：

mutate(across(c(oldvar1_a:oldvar1_i), ~ . - z, .names = "{col}_new"))

因此，我能够在oldvar1_a上“循环”到oldvar1_I，从中减去z，并将结果保存在名为oldvar1_a_new的新列中，保存到oldvar2_I_new。但是，我无法在计算中包含oldvar2_a到oldvar2_I，因为R不会对它们进行循环。（此外，我还需要重命名新列）。

我找到了一种使用for循环实现结果的方法。然而，这显然不是最有效、最直接的方法：

for (i in letters[1:9]) {
  oldvar1_x <- paste0("oldvar1_", i)
  oldvar2_x <- paste0("oldvar2_", i)
  newvar_x <- paste0("newvar_", i)
  df <- df %>%
    mutate(!!sym(newvar_x) := (!!sym(oldvar1_x) + !!sym(oldvar2_x)) - z)
}

因此，我想知道是否/如何使突变（跨）循环在可以通过后缀标识的多个列上（如上例所示）

Answer 1

有一个相当简单的方法来做我相信你正在尝试做的事情。

# first lets create data
library(dplyr)
df <- data.frame(var1_a=runif(10, min = 128, max = 131), 
                 var2_a=runif(10, min = 128, max = 131),
                 var1_b=runif(10, min = 128, max = 131), 
                 var2_b=runif(10, min = 128, max = 131),
                 var1_c=runif(10, min = 128, max = 131), 
                 var2_c=runif(10, min = 128, max = 131))
# taking a wild guess at what your z is
z <- 4
# initialize a list
fnl   <- list()

# iterate over all your combo, put in list
for (i in letters[1:3])
{
  dc   <- df %>% select(ends_with(i))
  i    <- dc %>% mutate(a = rowSums(dc[1:ncol(dc)]) - z)
  fnl  <- append(fnl, i)
}  

# convert to a dataframe/tibble  
final <- bind_cols(fnl)

假设您在这里有特定的要求，我把列名留得很草率。您可以将这个循环转换为一个函数，并使用purrr在一个步骤中完成整个精简。

Answer 2

在这种情况下，您可以使用cur_data（）和cur_column（）来利用我们想要将具有相同后缀但只需要交换数字的列相加的优势。

library(dplyr)

df <- data.frame(
  oldvar1_a = 1:3,
  oldvar2_a = 4:6,
  oldvar1_i = 7:9,
  oldvar2_i = 10:12,
  z = c(1,10,20)
)

mutate(
  df,
  across(
    starts_with("oldvar1"),
    ~ (.x + cur_data()[gsub("1", "2", cur_column())]) - z,
    .names = "{col}_new"
  )
)
#>   oldvar1_a oldvar2_a oldvar1_i oldvar2_i  z oldvar2_a oldvar2_i
#> 1         1         4         7        10  1         4        16
#> 2         2         5         8        11 10        -3         9
#> 3         3         6         9        12 20       -11         1

如果您想使用with case_when，请确保使用< code>[[进行索引，您可以在此处阅读更多信息。

df <- data.frame(
  oldvar1_a = 1:3,
  oldvar2_a = 4:6,
  oldvar1_i = 7:9,
  oldvar2_i = 10:12,
  z = c(1,2,0)
)

mutate(
  df,
  across(
    starts_with("oldvar1"),
    ~ case_when(
      z == 1 ~ .x,
      z == 2 ~ cur_data()[[gsub("1", "2", cur_column())]],
      TRUE ~ NA_integer_
    ),
    .names = "{col}_new"
  )
)
#>   oldvar1_a oldvar2_a oldvar1_i oldvar2_i z oldvar1_a_new oldvar1_i_new
#> 1         1         4         7        10 1             1             7
#> 2         2         5         8        11 2             5            11
#> 3         3         6         9        12 0            NA            NA