R：dplyr条件汇总并重新编码列中的值

Question

我想根据列的汇总统计信息（例如，列的中值）在选定的列中重新编码以下值。例如，如果单元格值 median(df$variable)=2。以下由Core.vars定义的变量在dataset中，并且仍然保留数据帧中的其余变量。

temp.df <- as.tibble (mtcars)
other.vars <- c('hp', 'drat', 'wt')
core.vars <- c('mpg', 'cyl', 'disp')
temp.df <- rownames_to_column (temp.df, var ="cars_id")
temp.df <- temp.df %>% mutate_if (is.integer, as.numeric)

`temp.df <- temp.df %>% mutate_at(.vars %in% (core.vars)), funs ({
lookupvariable <- temp.df %>% pull (quo_name(quo(.))) #extract column name
ifelse(is.na(.), lookup_value, .)}),
function (x) case_when (
x < median(lookupvariable) ~ 1,
x == median(lookupvariable) ~ 0,
x > median(lookupvariable) ~ 2
))`

尝试2：

`temp.df <- temp.df %>% mutate_at(.vars %in% (core.vars)), function (x) case_when (
x < summarise_each (list (median)) ~ 1,
x == summarise_each (list (median)) ~ 0,
x > summarise_each (list (median)) ~ 2
))`

这不起作用，因为传递给summarise的数据不是向量

论坛上以前的问题包括如何为单个变量做这件事，然而我有100个变量和300个样本，所以逐行输入它们不是一个选项。我看过下面的解决方案，但它们都略有不同。

R：使用recode、mutate和case_when重新编码变量

理想情况下，最好不要创建单独的数据帧，然后进行join，或者像mutate那样创建多个单独的变量。我确信有一个for循环和/或ifelse方法来实现这个目标，但是我试图使用tidyverse来实现这个目标。任何建议都会有帮助。提前道谢。

Answer 1

通过mutate_at，它正在创建/修改列

library(dplyr)
temp.df %>% 
   mutate_at(vars(core.vars), ~ {
             md <- median(.)
         case_when(. < md ~ 1, . == md ~ 0, . > md ~ 2)})

也可以在不使用casewhen的情况下更改这些值

temp.df %>% 
       mutate_at(vars(core.vars), ~ sign(. - median(.)))