r - 有没有办法生成类似于 mutate_at 或 mutate_if 的 Gather_at 或 Gather_if 函数

Question

我认为标题相当简单。但只是提供一些数据和示例:

test <- tibble(
ID1 = letters,
ID2 = LETTERS,
A1 = runif(26),
B1 = runif(26),
A2 = runif(26),
B2 = runif(26)
)

是否有一种方法可以使用简单命令仅收集数字列，例如:

test %>% gather_if(is.numeric, 'key', 'value')

？这将给出与以下相同的输出:

> test %>% gather('key', 'value', -ID1, -ID2)
# A tibble: 104 x 4
   ID1   ID2   key    value
   <chr> <chr> <chr>  <dbl>
 1 a     A     A1    0.558 
 2 b     B     A1    0.0614
 3 c     C     A1    0.999 
 4 d     D     A1    0.854 
 5 e     E     A1    0.463 
 6 f     F     A1    0.875 
 7 g     G     A1    0.796 
 8 h     H     A1    0.484 
 9 i     I     A1    0.336 
10 j     J     A1    0.191 
# ... with 94 more rows

查看聚集函数:

> gather
function (data, key = "key", value = "value", ..., na.rm = FALSE, 
    convert = FALSE, factor_key = FALSE) 
{
    UseMethod("gather")
}
<bytecode: 0x000000001b71ff18>
<environment: namespace:tidyr>

修改它似乎并不那么直接(至少对于我这样一个半新的 R 用户来说不是)。

编辑:

我在 dplyr 中选择的词汇可能不完全准确。但我认为 MWE 很好地解释了我想要什么类型的函数。

编辑2:

使用 bschneidr 的答案，可以通过以下方式完成此临时版本。

gather_if <- function(data, fun, key, value, ..., na.rm = FALSE, convert = 
FALSE, factor_key = FALSE){
    data %>%
        gather(!!key, !!value, select_if(., fun) %>% colnames(), ...,
               na.rm = FALSE, convert = FALSE, factor_key = FALSE)
}

这给出:

> test %>% gather_if(is.numeric, 'key', 'value')
# A tibble: 104 x 4
   ID1   ID2   key    value
   <chr> <chr> <chr>  <dbl>
 1 a     A     A1    0.558 
 2 b     B     A1    0.0614
 3 c     C     A1    0.999 
 4 d     D     A1    0.854 
 5 e     E     A1    0.463 
 6 f     F     A1    0.875 
 7 g     G     A1    0.796 
 8 h     H     A1    0.484 
 9 i     I     A1    0.336 
10 j     J     A1    0.191 
# ... with 94 more rows

Answer 1

我认为 tidyr 正在开发一个 gather_if 函数(请参阅 tidyr 的 Github 存储库上的 this pull request)。

目前，我认为最简单的方法是在 gather 调用中使用 dplyr 的 select_if 函数。

test %>% 
    gather('key', 'value',
           colnames(select_if(., is.numeric)))