r - 将 dplyr::across 与两组变量一起使用

Question

我有两组变量，例如变量 a和变量 a_avail .我正在尝试更改 a 的值基于 a_avail 的值我想知道这是否可以使用 across 来完成与 glue .
这是我尝试过的。没有产生错误，但胶水似乎没有拾取 .x_avail 的值因为所有返回的值都是 NA:

library(tidyverse)

df <- tibble(a = c(0, 1, 0, 0, 0),
       a_avail = c(1, 1, 1, 0, 0),
       b = c(1, 1, 1, 0, 0),
       b_avail = c(1, 0, 0, 1, 0))

df2 <- df %>% 
  mutate(across(.cols = c(a, b),
                .fns = ~case_when(
                  glue::glue("{.x}_avail") == 1 ~ .x,
                  glue::glue("{.x}_avail") == 0 ~ as.numeric(NA)
                ),
                .names = "{.col}_new"))

df2
#> # A tibble: 5 x 6
#>       a a_avail     b b_avail a_new b_new
#>   <dbl>   <dbl> <dbl>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     0       1     1       1    NA    NA
#> 2     1       1     1       0    NA    NA
#> 3     0       1     1       0    NA    NA
#> 4     0       0     0       1    NA    NA
#> 5     0       0     0       0    NA    NA

创建于 2021-02-12 由 reprex package (v0.3.0)

Answer 1

不是 tidyverse 解决方案，但这应该有效

library(tidyverse)

df <- tibble(a = c(0, 1, 0, 0, 0),
             a_avail = c(1, 1, 1, 0, 0),
             b = c(1, 1, 1, 0, 0),
             b_avail = c(1, 0, 0, 1, 0))


v1 <- list('a','b')
v2 <- list('a_avail','b_avail')


v3 <- as.data.frame(mapply(function(x,y){ifelse(df[[y]] == 0, NA,df[[x]])} , v1,v2, 
                           SIMPLIFY = TRUE))

names(v3) <- paste0(v1,"_new")

df3 <- cbind(df, v3)