r - 如何引用 dplyr 中的其他列名 mutate across

Question

希望是一个简单的问题。我想使用 dplyr mutate across，并引用另一个静态列以用于所有 mutate 函数。

df <- data.frame(baseline = c(1,2,3), day1 = c(NA,2,2), day2 = c(2,3,4), day3= c(5,4,6))

我想为每天超过基线的变化创建一个新列“fc”。我想我可能需要 'sym' 和 !!围绕基线使其工作，但还没有弄清楚。

df %>% mutate(fc = mutate(across(starts_with('day')), ./baseline))

给出错误

Warning message:In format.data.frame(if (omit) x[seq_len(n0), , drop = FALSE] else x, :corrupt data frame: columns will be truncated or padded with NAs

更新:我在每一天的列中都有一些缺失值，因此编辑了上面的代码。当输入中有 NA 而不是失败时，如何在输出中合并给出 NA？

Answer 1

试试这个:

library(dplyr)
#Code
df2 <- df %>% mutate(across(day1:day3,.fns = list(fc = ~ ./baseline)))

输出:

  baseline day1 day2 day3   day1_fc  day2_fc day3_fc
1        1    2    2    5 2.0000000 2.000000       5
2        2    2    3    4 1.0000000 1.500000       2
3        3    2    4    6 0.6666667 1.333333       2

或者保持相同的变量:

#Code 2
df <- df %>% mutate(across(day1:day3,~ ./baseline))

输出:

  baseline      day1     day2 day3
1        1 2.0000000 2.000000    5
2        2 1.0000000 1.500000    2
3        3 0.6666667 1.333333    2

添加新数据后，您将得到:

#Code 3
df2 <- df %>% mutate(across(day1:day3,.fns = list(fc = ~ ./baseline)))

输出:

  baseline day1 day2 day3   day1_fc  day2_fc day3_fc
1        1   NA    2    5        NA 2.000000       5
2        2    2    3    4 1.0000000 1.500000       2
3        3    2    4    6 0.6666667 1.333333       2