r - dplyr::mutate_if() 具有多个条件，包括列类不起作用

Question

真的很困惑为什么这不起作用:

df <- data.frame(a = c("1", "2", "3"),
                   b = c(2, 3, 4),
                   c = c(4, 3, 2),
                   d = c("1", "5", "9"))
  
varnames = c("a", "c")
  
df %>% 
  mutate_if((is.character(.) & names(.) %in% varnames),
            funs(mean(as.numeric(.)))) 
  a b c d
1 1 2 4 1
2 2 3 3 5
3 3 4 2 9

预期的输出是

  a b c d
1 2 2 4 1
2 2 3 3 5
3 2 4 2 9

它适用于单一条件，但我实际上只能使用这个公式来处理类条件(我不知道如何与列名条件结合使用):

df %>% 
  mutate_if(function(col) is.character(col),
              funs(mean(as.numeric(.)))) 
  a b c d
1 2 2 4 5
2 2 3 3 5
3 2 4 2 5

但是 is.factor 似乎可以很好地处理列名？

df %>% 
    mutate_if(!is.factor(.)  & (names(.) %in% varnames),
              funs(mean(as.numeric(.)))) 
  a b c d
1 2 2 3 1
2 2 3 3 5
3 2 4 3 9

Answer 1

请注意，mutate_if 正在逐步淘汰，取而代之的是 across，因此以下内容可能是您想要的...

df %>% 
    mutate(across(where(is.character) & matches(varnames), ~mean(as.numeric(.))))

  a b c d
1 2 2 4 1
2 2 3 3 5
3 2 4 2 9