dplyr NSE - 如何将列名传递给 mutate 函数调用？

Question

我想在变量中指定的列上使用 gsub 参数来改变数据框的列，但我正在努力处理非标准评估。

在这个玩具示例中，我想在对 gsub 的调用中使用 columns[[1]] 和 columns[[2]] 而不是 .$name_A 和 .$name_B。我可以，还是需要重新考虑我的方法？

library(tidyverse)

test_df <- tibble(name_A = 
                   c("asdf", "ghjk"),
                 name_B =
                   c("qwer", "tyui"))

columns <- c("name_A", "name_B")

test_df %>%
  mutate(new_col_A = 
           gsub(pattern = 'asdf', replacement = 'NEW_VALUE_A', x = .$name_A),
         new_col_B = 
           gsub(pattern = 'tyui', replacement = 'NEW_VALUE_B', x = .$name_B))

Answer 1

你快到了。您可以使用 rlang::syms 和 !! 来完成您需要的操作。

library(tidyverse)

test_df <- tibble(name_A = 
                    c("asdf", "ghjk"),
                  name_B =
                    c("qwer", "tyui"))

columns <- rlang::syms(c("name_A", "name_B"))

test_df %>%
  mutate(new_col_A = 
           gsub(pattern = 'asdf', replacement = 'NEW_VALUE_A', x = !! columns[[1]]),
         new_col_B = 
           gsub(pattern = 'tyui', replacement = 'NEW_VALUE_B', x = !! columns[[2]]))

Answer 2

我不是 100% 确定你在问什么，但你可以使用正则表达式对使用 mutate_at 和 matches:

的列应用变异

library(tidyverse)

test_df %>% 
  mutate_at(vars(matches('A')), 
            function(.x) gsub(pattern = 'asdf', 
                              replacement = 'NEW_VALUE_A', .x)) %>% 
  mutate_at(vars(matches('B')), 
            function(.x) gsub(pattern = 'tyui', 
                         replacement = 'NEW_VALUE_B', .x))

希望对您有所帮助！

编辑 - 您也可以按索引调用：

test_df %>% 
mutate_at(vars(1), 
          function(.x) gsub(pattern = 'asdf',
                            replacement = 'NEW_VALUE_A', .x)) %>%
mutate_at(vars(2),
          function(.x) gsub(pattern = 'tyui',
                            replacement = 'NEW_VALUE_B', .x))

dplyr NSE - 如何将列名传递给 mutate 函数调用？

dplyr NSE - how pass column names to mutate function call?

r

dplyr

nse

tidyverse