我想使用dplyr::mutate()在数据帧中创建多个新列。列名及其内容应该是动态生成的。
虹膜数据示例:
library(dplyr)
iris <- as_tibble(iris)
我创建了一个函数来改变花瓣中的新列。宽度变量:
multipetal <- function(df, n) {
varname <- paste("petal", n , sep=".")
df <- mutate(df, varname = Petal.Width * n) ## problem arises here
df
}
现在我创建了一个循环来构建我的列:
for(i in 2:5) {
iris <- multipetal(df=iris, n=i)
}
然而，由于mutate认为varname是一个字面变量名，因此循环只创建了一个新变量(称为varname)，而不是四个(称为花瓣)。2 -花瓣。5)。
我怎么能得到mutate()使用我的动态名称作为变量名?
当前回答
我还添加了一个答案，稍微加强了这一点，因为我在搜索答案时来到了这个条目，这几乎是我需要的，但我需要更多，这是我通过@MrFlik的答案和R lazyeval小插图得到的。
我想做一个函数，可以接受一个dataframe和列名向量(作为字符串)，我想从字符串转换为Date对象。我不知道如何使as. date()接受一个字符串参数并将其转换为列，所以我如下所示。
下面是我如何通过SE mutate (mutate_())和.dots参数做到这一点。我们欢迎能让这一切变得更好的批评。
library(dplyr)
dat <- data.frame(a="leave alone",
dt="2015-08-03 00:00:00",
dt2="2015-01-20 00:00:00")
# This function takes a dataframe and list of column names
# that have strings that need to be
# converted to dates in the data frame
convertSelectDates <- function(df, dtnames=character(0)) {
for (col in dtnames) {
varval <- sprintf("as.Date(%s)", col)
df <- df %>% mutate_(.dots= setNames(list(varval), col))
}
return(df)
}
dat <- convertSelectDates(dat, c("dt", "dt2"))
dat %>% str
其他回答
你可能会喜欢package friendlyeval，它为新用户提供了一个简化的整洁的eval API和文档。
您正在创建希望更改为列名的字符串。所以使用friendlyeval你可以这样写:
multipetal <- function(df, n) {
varname <- paste("petal", n , sep=".")
df <- mutate(df, !!treat_string_as_col(varname) := Petal.Width * n)
df
}
for(i in 2:5) {
iris <- multipetal(df=iris, n=i)
}
它在底层调用rlang函数，检查varname作为列名是否合法。
friendlyeval代码可以在任何时候通过RStudio插件转换为同等的简单整洁的eval代码。
如果您需要多次执行相同的操作，它通常会告诉您，您的数据格式不是最佳的。你想要一个更长的格式，n是data.frame中的一列，可以通过交叉连接来实现:
library(tidyverse)
iris %>% mutate(identifier = 1:n()) %>% #necessary to disambiguate row 102 from row 143 (complete duplicates)
full_join(tibble(n = 1:5), by=character()) %>% #cross join for long format
mutate(petal = Petal.Width * n) %>% #calculation in long format
pivot_wider(names_from=n, values_from=petal, names_prefix="petal.width.") #back to wider format (if desired)
结果:
# A tibble: 150 x 11
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species identifier petal.width.1 petal.width.2 petal.width.3
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 1 0.2 0.4 0.6
2 4.9 3 1.4 0.2 setosa 2 0.2 0.4 0.6
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 3 0.2 0.4 0.6
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 4 0.2 0.4 0.6
5 5 3.6 1.4 0.2 setosa 5 0.2 0.4 0.6
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 6 0.4 0.8 1.2
7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa 7 0.3 0.6 0.9
8 5 3.4 1.5 0.2 setosa 8 0.2 0.4 0.6
9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa 9 0.2 0.4 0.6
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa 10 0.1 0.2 0.3
# ... with 140 more rows, and 2 more variables: petal.width.4 <dbl>, petal.width.5 <dbl>
这是另一个版本，可以说更简单一点。
multipetal <- function(df, n) {
varname <- paste("petal", n, sep=".")
df<-mutate_(df, .dots=setNames(paste0("Petal.Width*",n), varname))
df
}
for(i in 2:5) {
iris <- multipetal(df=iris, n=i)
}
> head(iris)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species petal.2 petal.3 petal.4 petal.5
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 0.4 0.6 0.8 1
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 0.4 0.6 0.8 1
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 0.4 0.6 0.8 1
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 0.4 0.6 0.8 1
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 0.4 0.6 0.8 1
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 0.8 1.2 1.6 2
虽然我喜欢将dplyr用于交互用途，但我发现使用dplyr来实现这一点非常棘手，因为您必须通过圆环来使用lazyeval::interp()、setNames等变通方法。
下面是一个使用基R的更简单的版本，至少对我来说，将循环放在函数内部似乎更直观，并且扩展了@MrFlicks的解决方案。
multipetal <- function(df, n) {
for (i in 1:n){
varname <- paste("petal", i , sep=".")
df[[varname]] <- with(df, Petal.Width * i)
}
df
}
multipetal(iris, 3)
在rlang 0.4.0中，我们有了卷曲操作符({{}})，这使得这非常容易。当一个动态列名出现在赋值的左边时，使用:=。
library(dplyr)
library(rlang)
iris1 <- tbl_df(iris)
multipetal <- function(df, n) {
varname <- paste("petal", n , sep=".")
mutate(df, {{varname}} := Petal.Width * n)
}
multipetal(iris1, 4)
# A tibble: 150 x 6
# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species petal.4
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct> <dbl>
# 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 0.8
# 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa 0.8
# 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 0.8
# 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 0.8
# 5 5 3.6 1.4 0.2 setosa 0.8
# 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 1.6
# 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa 1.2
# 8 5 3.4 1.5 0.2 setosa 0.8
# 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa 0.8
#10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa 0.4
# … with 140 more rows
我们还可以传递带引号/不带引号的变量名作为列名来赋值。
multipetal <- function(df, name, n) {
mutate(df, {{name}} := Petal.Width * n)
}
multipetal(iris1, temp, 3)
# A tibble: 150 x 6
# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species temp
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct> <dbl>
# 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 0.6
# 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa 0.6
# 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 0.6
# 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 0.6
# 5 5 3.6 1.4 0.2 setosa 0.6
# 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 1.2
# 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa 0.900
# 8 5 3.4 1.5 0.2 setosa 0.6
# 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa 0.6
#10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa 0.3
# … with 140 more rows
这是一样的
multipetal(iris1, "temp", 3)
