r - 在 dplyr mutate_at 调用中使用多列函数

Question

我想使用 dplyr 的 mutate_at 函数将函数应用于数据框中的多个列，其中该函数输入直接应用到的列以及数据框中的另一列.

作为一个具体示例，我希望改变以下数据帧

# Example input dataframe
df <- data.frame(
    x = c(TRUE, TRUE, FALSE),
    y = c("Hello", "Hola", "Ciao"),
    z = c("World", "ao", "HaOlam")
)

使用与此类似的 mutate_at 调用

df %>%
mutate_at(.vars = vars(y, z),
          .funs = ifelse(x, ., NA))

返回一个看起来像这样的数据框

# Desired output dataframe
df2 <- data.frame(x = c(TRUE, TRUE, FALSE),
                  y_1 = c("Hello", "Hola", NA),
                  z_1 = c("World", "ao", NA))

所需的 mutate_at 调用类似于以下对 mutate 的调用:

df %>%
   mutate(y_1 = ifelse(x, y, NA),
          z_1 = ifelse(x, z, NA))

我知道这可以通过多种方式在基础 R 中完成，但出于可读性、与数据库交互等考虑，我特别希望使用 dplyr 的 mutate_at 函数来实现此目标。

下面是 stackoverflow 上提出的一些类似问题，这些问题没有解决我在这里提出的问题:

adding multiple columns in a dplyr mutate call

dplyr::mutate to add multiple values

Use of column inside sum() function using dplyr's mutate() function

Answer 1

@eipi10 在 @eipi10 对这个问题的评论中回答了这个问题，但我在这里写下它是为了后代。

这里的解决方案是使用:

df %>%
   mutate_at(.vars = vars(y, z),
             .funs = list(~ ifelse(x, ., NA)))

您还可以将新的 across() 函数与 mutate() 一起使用，如下所示:

df %>%
   mutate(across(c(y, z), ~ ifelse(x, ., NA)))

此处使用公式运算符(如 ~ ifelse(...))表明 ifelse(x, ., NA) 是一个匿名函数，在对 mutate_at() 的调用中定义。

这与在调用 mutate_at() 之外定义函数类似，如下所示:

temp_fn <- function(input) ifelse(test = df[["x"]],
                                  yes = input,
                                  no = NA)

df %>%
   mutate_at(.vars = vars(y, z),
             .funs = temp_fn)

关于 dplyr 中语法更改的注意事项:在 dplyr 版本 0.8.0 之前，您只需编写 .funs = funs(ifelse(x, . , NA)) ，但 funs() 函数已被弃用，并将很快从 dplyr 中删除。