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我经常希望在特定索引处添加新列; mutate() 没有一个简单的实现,而 add_column() 通过 .before 和 .after 参数实现。我希望这两个函数在简单设置中表现相同,但事实并非如此。下面是将行索引转换为新变量的 MWE。 R 文档没有说清楚:为什么这两个函数的基本语法不同?
dat <- as.tibble(matrix(rnorm(1e4), nrow=100))
dat1 <- dat %>% mutate(id=row_number()) # works as expected
dat2 <- dat %>% add_column(id=row_number()) # throws error
dat3 <- dat %>% add_column(id=1:nrow(dat), .before=1) # works, but harder to read
最佳答案
如果你检查这两个函数的代码,你会得到一些线索。
function (.data, ...)
{
UseMethod("mutate")
}
<environment: namespace:dplyr>
function (.data, ..., .before = NULL, .after = NULL)
{
df <- tibble(...)
if (ncol(df) == 0L) {
return(.data)
}
if (nrow(df) != nrow(.data)) {
if (nrow(df) == 1) {
df <- df[rep(1L, nrow(.data)), ]
}
else {
stopc("`.data` must have ", nrow(.data), pluralise_n(" row(s)",
nrow(.data)), ", not ", nrow(df))
}
}
extra_vars <- intersect(names(df), names(.data))
if (length(extra_vars) > 0) {
stopc(pluralise_msg("Column(s) ", extra_vars), pluralise(" already exist[s]",
extra_vars))
}
pos <- pos_from_before_after_names(.before, .after, colnames(.data))
end_pos <- ncol(.data) + seq_len(ncol(df))
indexes_before <- rlang::seq2(1L, pos)
indexes_after <- rlang::seq2(pos + 1L, ncol(.data))
indexes <- c(indexes_before, end_pos, indexes_after)
.data[end_pos] <- df
.data[indexes]
}
<environment: namespace:tibble>
首先,您会注意到它们来自两个不同的包,尽管它们都是 tidyverse 的一部分。 .
其次,您会看到 mutate
使用指定的方法,而 add_column
更像是一个以 r 编写的便捷函数。与一些rlang魔法。
我不确定这两个包的路线图,但是,如果还没有提出或 fork 项目并提供拉取请求,我确信您可以提出增强功能。这将是一个有用的补充。
这已在 tidyverse/dplyr 中提出已经并且似乎正在开发中,尽管尚未计划。
关于r - 为什么 mutate() 和 add_column() 不接受相同的基本参数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48493383/
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