在调用时使用dplyr mutate\u中的多列函数

Question

我想使用dplyr的mutate_at函数将一个函数应用于数据帧中的几个列，其中该函数输入它直接应用到的列以及数据帧中的另一列。

作为一个具体的例子，我希望改变以下数据帧

# Example input dataframe
df <- data.frame(
    x = c(TRUE, TRUE, FALSE),
    y = c("Hello", "Hola", "Ciao"),
    z = c("World", "ao", "HaOlam")
)

与mutate_at调用类似

df %>%
mutate_at(.vars = vars(y, z),
          .funs = ifelse(x, ., NA))

返回一个看起来像这样的数据框

# Desired output dataframe
df2 <- data.frame(x = c(TRUE, TRUE, FALSE),
                  y_1 = c("Hello", "Hola", NA),
                  z_1 = c("World", "ao", NA))

所需的mutate_at调用将类似于以下对Mutate的调用：

df %>%
   mutate(y_1 = ifelse(x, y, NA),
          z_1 = ifelse(x, z, NA))

我知道这可以通过几种方式在base R中实现，但为了可读性、与数据库的接口等，我特别希望使用dplyr的mutate\u at函数来实现这一目标。

在dplyr mutate调用中添加多列

dplyr：：变异以添加多个值

使用dplyr的Mutate（）函数在sum（）函数中使用列

Answer 1

为了补充之前的回答，如果您想添加新变量（而不是替换），如原始问题中的名称，如z_1和y_1，则只需：

• dplyr

library(tidyverse)

df <- data.frame(
  x = c(TRUE, TRUE, FALSE),
  y = c("Hello", "Hola", "Ciao"),
  z = c("World", "ao", "HaOlam")
)

## Version >=1
df %>%
  mutate(across(c(y, z), 
                list(~ifelse(x, ., NA)),
                .names="{.col}_1"))
#>       x     y      z   y_1   z_1
#> 1  TRUE Hello  World Hello World
#> 2  TRUE  Hola     ao  Hola    ao
#> 3 FALSE  Ciao HaOlam  <NA>  <NA>


## 0.8 - <1
df %>%
  mutate_at(.vars = vars(y, z),
            .funs = list(`1`=~ifelse(x, ., NA)))
#>       x     y      z   y_1   z_1
#> 1  TRUE Hello  World Hello World
#> 2  TRUE  Hola     ao  Hola    ao
#> 3 FALSE  Ciao HaOlam  <NA>  <NA>

## Before 0.8
df %>%
  mutate_at(.vars = vars(y, z),
            .funs = funs(`1`=ifelse(x, ., NA)))
#> Warning: `funs()` is deprecated as of dplyr 0.8.0.
#> Please use a list of either functions or lambdas: 
#> 
#>   # Simple named list: 
#>   list(mean = mean, median = median)
#> 
#>   # Auto named with `tibble::lst()`: 
#>   tibble::lst(mean, median)
#> 
#>   # Using lambdas
#>   list(~ mean(., trim = .2), ~ median(., na.rm = TRUE))
#> This warning is displayed once every 8 hours.
#> Call `lifecycle::last_warnings()` to see where this warning was generated.
#>       x     y      z   y_1   z_1
#> 1  TRUE Hello  World Hello World
#> 2  TRUE  Hola     ao  Hola    ao
#> 3 FALSE  Ciao HaOlam  <NA>  <NA>

由reprex包（v0.3.0）于2020-10-03创建

有关更多详细信息和技巧，请参阅：使用mutate_at创建新变量，同时保留原始变量

Answer 2

这是由@eipi10在@eipi10对这个问题的评论中回答的，但我写在这里是为了子孙后代。

这里的解决方案是使用：

df %>%
   mutate_at(.vars = vars(y, z),
             .funs = list(~ ifelse(x, ., NA)))

您还可以将新的跨（）函数与mutate（）一起使用，如下所示：

df %>%
   mutate(across(c(y, z), ~ ifelse(x, ., NA)))

公式运算符的使用（如~ifelse（...））表明ifelse（x，.， NA）是一个匿名函数，在调用mutate_at（）时定义。

这类似于在调用mutate\u at（）之外定义函数，如下所示：

temp_fn <- function(input) ifelse(test = df[["x"]],
                                  yes = input,
                                  no = NA)

df %>%
   mutate_at(.vars = vars(y, z),
             .funs = temp_fn)

注意dplyr中的语法变化：在dplyr版本0.8.0之前，您只需编写<代码>。funs=funs（ifelse（x，，，NA）），但函数funs（）正在被弃用，不久将从dplyr中删除。