使用mutate_at创建新变量，同时保留原始变量

Question

考虑这个简单的例子:

library(dplyr)

dataframe <- data_frame(helloo = c(1,2,3,4,5,6),
                        ooooHH = c(1,1,1,2,2,2),
                        ahaaa = c(200,400,120,300,100,100))

# A tibble: 6 x 3
  helloo ooooHH ahaaa
   <dbl>  <dbl> <dbl>
1      1      1   200
2      2      1   400
3      3      1   120
4      4      2   300
5      5      2   100
6      6      2   100

在这里，我想将函数ntile应用于包含oo的所有列，但我希望这些新列称为对应列的cat。

我知道我能做到

dataframe %>% mutate_at(vars(contains('oo')), .funs = funs(ntile(., 2)))
# A tibble: 6 x 3
  helloo ooooHH ahaaa
   <int>  <int> <dbl>
1      1      1   200
2      1      1   400
3      1      1   120
4      2      2   300
5      2      2   100
6      2      2   100

但我需要的是这个

# A tibble: 8 x 5
  helloo   ooooHH   ahaaa cat_helloo cat_ooooHH
     <dbl>    <dbl> <dbl>    <int>    <int>
1        1        1   200        1        1
2        2        1   400        1        1
3        3        1   120        1        1
4        4        2   300        2        2
5        5        2   100        2        2
6        5        2   100        2        2
7        6        2   100        2        2
8        6        2   100        2        2

有没有一种解决方案不需要存储中间数据，并合并回原始数据帧？

Answer 1

dplyr 1.0.0更新2020-06

从dplyr 1.0.0开始，< code > cross()函数取代了函数的“作用域变体”，例如< code>mutate_at()。在嵌套在< code>mutate()中的< code > cross()中，代码看起来应该非常熟悉。

给列表中给定的函数添加名称会将函数名称作为后缀添加。

dataframe %>%
     mutate( across(contains('oo'), 
                    .fns = list(cat = ~ntile(., 2))) )

# A tibble: 6 x 5
  helloo ooooHH ahaaa helloo_cat ooooHH_cat
   <dbl>  <dbl> <dbl>      <int>      <int>
1      1      1   200          1          1
2      2      1   400          1          1
3      3      1   120          1          1
4      4      2   300          2          2
5      5      2   100          2          2
6      6      2   100          2          2

在1.0.0中，使用＜code＞更改新列名稍微容易一些。在＜code＞cross（）参数。下面是将函数名添加为前缀而不是后缀的示例。这使用了粘合语法。

dataframe %>%
     mutate( across(contains('oo'), 
                    .fns = list(cat = ~ntile(., 2)),
                    .names = "{fn}_{col}" ) )

# A tibble: 6 x 5
  helloo ooooHH ahaaa cat_helloo cat_ooooHH
   <dbl>  <dbl> <dbl>      <int>      <int>
1      1      1   200          1          1
2      2      1   400          1          1
3      3      1   120          1          1
4      4      2   300          2          2
5      5      2   100          2          2
6      6      2   100          2          2

原答案mutate_at（）

编辑以反映dplyr的变化。从dplyr 0.8.0开始，< code>funs()已被弃用，应改为使用< code>~的< code>list()。

您可以为传递到＜code＞的列表中的函数命名。funs创建带有后缀名称的新变量。

dataframe %>% mutate_at(vars(contains('oo')), .funs = list(cat = ~ntile(., 2)))

# A tibble: 6 x 5
  helloo ooooHH ahaaa helloo_cat ooooHH_cat
   <dbl>  <dbl> <dbl>      <int>      <int>
1      1      1   200          1          1
2      2      1   400          1          1
3      3      1   120          1          1
4      4      2   300          2          2
5      5      2   100          2          2
6      6      2   100          2          2

如果您希望它作为前缀，那么您可以使用< code>rename_at来更改名称。

dataframe %>% 
     mutate_at(vars(contains('oo')), .funs = list(cat = ~ntile(., 2))) %>%
     rename_at( vars( contains( "_cat") ), list( ~paste("cat", gsub("_cat", "", .), sep = "_") ) )

# A tibble: 6 x 5
  helloo ooooHH ahaaa cat_helloo cat_ooooHH
   <dbl>  <dbl> <dbl>      <int>      <int>
1      1      1   200          1          1
2      2      1   400          1          1
3      3      1   120          1          1
4      4      2   300          2          2
5      5      2   100          2          2
6      6      2   100          2          2

使用dplyr早期版本中的＜code＞funs（）

dataframe %>% 
     mutate_at(vars(contains('oo')), .funs = funs(cat = ntile(., 2))) %>%
     rename_at( vars( contains( "_cat") ), funs( paste("cat", gsub("_cat", "", .), sep = "_") ) )