从mutate_向每个函数传递列名

Question

我想通过dplyr::mutate_each将转换应用于所有列，例如。

library(dplyr)
mult <- function(x,m) return(x*m)
mtcars %>% mutate_each(funs(mult(.,2)))    # Multiply all columns by a factor of two

但是，根据列名，转换应该有参数。因此，列名应该作为附加参数传递给函数

named.mult <- function(x,colname) return(x*param.A[[colname]])

示例：将每列乘以不同的系数：

param.A <- c()
param.A[names(mtcars)] <- seq(length(names(mtcars)))
param.A
# mpg  cyl disp   hp drat   wt qsec   vs   am gear carb 
#   1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11 

由于列名在mutate_each期间丢失，我目前通过将一个具有延迟计算的列表传递给mutate_（SE版本）来解决这个问题：

library(lazyeval)
named.mutate <- function(fun, cols) sapply(cols, function(n) interp(~fun(col, n), fun=fun, col=as.name(n)))
mtcars %>% mutate_(.dots=named.mutate(named.mult, names(.)))

是的，但是有一些特殊的变量，比如。包含的列名的名称。每一次colwise处决？所以我可以做一些

mtcars %>% mutate_each(funs(named.mult(.,.name)))

Answer 1

我建议采取不同的方法。而不是使用mutate_each组合dplyr::变与tidyr::聚集和tidyr::传播可以获得相同的结果。

例如：

library(dplyr)
library(tidyr)

data(mtcars)

# Multiple each column by a different interger
mtcars %>% 
  dplyr::tbl_df() %>%
  dplyr::mutate(make_and_model = rownames(mtcars)) %>%
  tidyr::gather(key, value, -make_and_model) %>% 
  dplyr::mutate(m = as.integer(factor(key)),   # a multiplication factor dependent on column name
                value = value * m) %>% 
  dplyr::select(-m) %>%
  tidyr::spread(key, value)

# compare to the original data
mtcars[order(rownames(mtcars)), order(names(mtcars))]

# the muliplicative values used.
mtcars %>% 
  tidyr::gather() %>% 
  dplyr::mutate(m = as.integer(factor(key))) %>% 
  dplyr::select(-value) %>%
  dplyr::distinct()