如何使用 mutate 创建以向量命名的列？

Question

我有一个 tibble，我想使用字符向量向其中添加列。向量的名称将成为新列的名称，新列应填充向量的值（对每一行重复）。使用 for 循环很容易做到这一点，但我试图了解 across 的工作原理，但我遇到了两个问题。

cv <- c("a"="x", "b"="y", "c"="z")  
tib <- tibble(c1=1:5)
myf <- function(x) { cv[x]}
tib %>% mutate(across(all_of(names(cv))), myf)  ## first problem
#   Error: Problem with `mutate()` input `..1`.
#   x Can't subset columns that don't exist.
#   x Columns `a`, `b`, and `c` don't exist.
tib %>% mutate_at(all_of(names(cv)), myf)
# ℹ Input `..1` is `across(all_of(names(cv)))`.

for (x in names(cv)) { ## do it with a for loop
  tib[[x]] <- myf(x)
}
tib %>% mutate(across(all_of(names(cv)), myf)) ## second problem

产生：

# A tibble: 5 x 4
     c1 a     b     c    
  <int> <chr> <chr> <chr>
1     1 NA    NA    NA   
2     2 NA    NA    NA   
3     3 NA    NA    NA   
4     4 NA    NA    NA   
5     5 NA    NA    NA

用 tib %>% mutate_at(all_of(names(cv)), myf) 替换最后一行会产生同样的错误行为。

第一个问题是 mutate across 似乎不喜欢创建新专栏，原因我无法理解。第二个问题是 across 不知道如何处理 myf。它似乎想要某种我不知道如何创建的关闭。（与 mutate_at 相同。）我已经简要地查看了 rlang，但无法弄清楚如何将常规函数转换为适当类型的对象。

Answer 1

当数据集中存在列时，如果我们想更新这些列或通过指定 .names 更改列名从该列创建新列，则可以使用 across。在这里，一种方法是使用 map 遍历名称，使用 transmute 创建列并将这些列与原始数据绑定

library(purrr)
library(dplyr)
map_dfc(names(cv), ~ tib %>%
                     transmute(!! .x := myf(.x))) %>%
       bind_cols(tib, .)

-输出

# A tibble: 5 x 4
#     c1 a     b     c    
#  <int> <chr> <chr> <chr>
#1     1 x     y     z    
#2     2 x     y     z    
#3     3 x     y     z    
#4     4 x     y     z    
#5     5 x     y     z

如何使用 mutate 创建以向量命名的列？

How can I use mutate to create columns named in a vector?

r

dplyr

tibble

across