r - dplyr 变异/嬗变 : drop only the columns used in the formula

Question

假设我的数据框有 A、B、C、D、E 列。

我想生成一个包含 A、B、C、X 列的数据框，其中 X = D * E。

显然我可以使用%>% mutate(X = D * E) %>% select (-D, -E)，但是对于更复杂的情况，有没有办法做到这一点在一个命令中？与 transmute() 类似，但仅丢弃提到的列。

愚蠢，但我一直希望能有这样的简洁。

Answer 1

如果您希望组合这两个操作，可以在 mutate 中使用 NULL 来指定应删除哪些列:

df %>% mutate( X=D*E, D=NULL, E=NULL )

不幸的是，您仍然必须提及每个变量两次，所以也许它只是稍微简洁一些。

更新:所以，我真的很喜欢这个问题，因为它本质上要求一个具有 mutate 和 transmute 的一些功能的更改器(mutator)。这样的更改器(mutator)需要解析提供的表达式来识别计算正在使用哪些符号，然后从结果中删除这些符号。

为了实现这样的突变器，我们需要一些工具。首先，我们定义一个函数来检索表达式的 abstract syntax tree (AST) .

library( tidyverse )

## Recursively constructs the abstract syntax tree (AST) of the provided expression
getAST <- function( ee ) { as.list(ee) %>% map_if(is.call, getAST) }

以下是 getAST 的实际应用示例:

z <- quote( a*log10(x)+b )   ## Captures the expression a*log10(x)+b
getAST( z ) %>% str
# List of 3
#  $ : symbol +
#  $ :List of 3
#   ..$ : symbol *
#   ..$ : symbol a
#   ..$ :List of 2
#   .. ..$ : symbol log10
#   .. ..$ : symbol x
#  $ : symbol b

检索表达式使用的符号列表只需要展平和解析该树即可。

## Retrieves all symbols (as strings) used in a given expression
getSyms <- function( ee ) { getAST(ee) %>% unlist %>% map_chr(deparse) }
getSyms(z)
# [1] "+"     "*"     "a"     "log10" "x"     "b"

我们现在准备好实现新的更改器(mutator)，用于计算新列(类似于mutate)并删除计算中使用的变量(类似于transmute):

## A new mutator that removes all variables used by the computations
transmutate <- function( .data, ... )
{
    ## Capture the provided expressions and retrieve their symbols
    vSyms <- enquos(...) %>% map( ~getSyms(get_expr(.x)) )

    ## Identify symbols that are in common with the provided dataset
    ## These columns are to be removed
    vToRemove <- intersect( colnames(.data), unlist(vSyms) )

    ## Pass on the expressions to mutate to do the work
    ## Remove the identified columns from the result
    mutate( .data, ... ) %>% select( -one_of(vToRemove) )
}

让我们来尝试一下这个新函数:

## Expected output should include new columns X, Y
##    removed columns vs, drat, wt, mpg, and cyl
##    and everything else the same
## (Note that in the classical tidyverse spirit, rownames are not preserved)
transmutate( mtcars, X = ifelse( vs, drat, wt ), Y = mpg*cyl )
#     disp  hp  qsec am gear carb     X     Y
# 1  160.0 110 16.46  1    4    4 2.620 126.0
# 2  160.0 110 17.02  1    4    4 2.875 126.0
# 3  108.0  93 18.61  1    4    1 3.850  91.2
# 4  258.0 110 19.44  0    3    1 3.080 128.4
# ...