r - 将 `mutate_at` 和 `na_if` 一起使用，仅对某些列将零替换为 NA

Question

我的数据采用以下格式:

library(tidyverse)
df <- mtcars
df <- df %>% mutate(vs_doubled = vs * 2) %>% select(mpg, cyl, vs, am, vs_doubled)

head(df)


#>    mpg cyl vs am vs_doubled
#> 1 21.0   6  0  1          0
#> 2 21.0   6  0  1          0
#> 3 22.8   4  1  1          2
#> 4 21.4   6  1  0          2
#> 5 18.7   8  0  0          0
#> 6 18.1   6  1  0          2

我尝试使用 mutate_at 和 na_if 将 0 值设置为 NA，但仅限于特定列(“vs”和“am”)。我想将“vs_doubled”列保留为零。

我不太明白，因为下面的行不起作用:

df <- df %>% mutate_at(.vars = c("vs", "am"), .funs = na_if(y = 0))

Answer 1

更新

从dplyr 1.0.0开始，我们可以使用across:

library(dplyr)
df %>% mutate(across(c(vs,am), na_if, 0)) %>% head

#   mpg cyl vs am vs_doubled
#1 21.0   6 NA  1          0
#2 21.0   6 NA  1          0
#3 22.8   4  1  1          2
#4 21.4   6  1 NA          2
#5 18.7   8 NA NA          0
#6 18.1   6  1 NA          2

<小时/>

原始答案

在之前版本的dplyr中，我们可以使用mutate_at:

df %>%  mutate_at(vars(vs,am), ~na_if(.,0)) %>% head

或者另一种方式是

df %>% mutate_at(vars(vs,am), na_if, 0)

~ 是 purrr 样式的公式语法，而 . 表示列的值。它是匿名函数调用的替代方案，您可以将上述函数编写为

df %>%  mutate_at(vars(vs,am), function(x) na_if(x, 0)) 

此外，所示的替代方法不需要 ~，我们可以直接传递带有附加参数的函数(这里 y 为 0)。

<小时/>

当然，还有其他方法可以在不使用 na_if 的情况下实现此目的

df %>% mutate_at(vars(vs, am), ~replace(., . == 0, NA)) 

或与基本 R 相同

cols <- c("vs", "am")
df[cols] <- lapply(df[cols], function(x) replace(x, x == 0, NA))