r - dplyr::mutate_at 遍历函数中的列

Question

require(dplyr)
df <- data.frame(Date.time = c("2015-01-01 00:00:00", "2015-01-01 00:30:00", "2015-01-01 01:00:00", "2015-01-01 01:30:00", "2015-01-01 02:00:00"),
           RH33HMP = c(99.6,99.6,99.5,99.3,98.63),
           RH33HMP_f = c(9,9,92,93,9),
           RH38HMP = c(99.6,99.6,99.5,99.3,98.63),
           RH38HMP_f = c(9,902,9,9,91))

这是一些示例 data.frame。
我想将每个值设置为 NA其中对应质量栏 (_f)包含除 9 以外的其他内容.首先，我用实际测量值 grep 列号:

col_var <- grep("^Date.|_f$", names(df), invert = T)

然后我使用 dplyr和 mutate_at与 if_else功能。我的问题是， mutate_at遍历 col_val 的所有列，但函数本身没有。我尝试了在 stackoverflow 上找到的几个示例，但它们似乎都不起作用。

# does not work
df_qc <- df %>%
  mutate_at(.vars = col_var,
            .funs = list(~ ifelse(df[, col_var+1] == 9, ., NA)))

i=1
df_qc <- df %>%
  mutate_at(.vars = col_var,
            .funs = list(~ ifelse(df[, i+1] == 9, ., NA)))

我想我很接近，任何帮助表示赞赏。

Answer 1

我们可以使用 Map :

df[col_var] <- Map(function(x, y) {y[x != 9] <- NA;y},df[col_var + 1],df[col_var])
df

#            Date.time RH33HMP RH33HMP_f RH38HMP RH38HMP_f
#1 2015-01-01 00:00:00   99.60         9    99.6         9
#2 2015-01-01 00:30:00   99.60         9      NA       902
#3 2015-01-01 01:00:00      NA        92    99.5         9
#4 2015-01-01 01:30:00      NA        93    99.3         9
#5 2015-01-01 02:00:00   98.63         9      NA        91

同样，您可以使用 map2在 purrr如果您愿意 tidyverse .

df[col_var] <- purrr::map2(df[col_var + 1],df[col_var], ~{.y[.x != 9] <- NA;.y})