使用 mutate 编程以创建新的数据列

Question

有一个data.frame像这样：

df <- data.frame("Config" = c("C1","C1","C2","C2"), "SN1" = 1:4, "SN2" = 5:8)

我正在努力使 df %<>% mutate 更通用。这是一个例子：

df %<>%
  mutate(
    Tag=paste(
      Config,
      as.character(SN1),
      as.character(SN2),
      sep="_"
    )
  )

需要的是将向量 c("Config", "SN1", "SN2") 传递给上面的 mutate 或执行相同工作的替代方法，即将新列 Tag 插入上面的 [=12] =].感谢您的帮助

Answer 1

正如我在评论中提到的，这不是关于运算符 %<>% 的问题，而是关于在 dplyr 函数中使用非标准求值 (NSE) 的问题。关于这个有一个 pretty good vignette，但是要掌握 NSE/tidy 评估的窍门仍然很棘手。

此外，正如我提到的，您作为示例所做的正是 tidyr::unite 所做的，因此如果这就是您所需要的，那么您实际上不需要编写任何内容。但这是一个很好的简单示例。

在这个函数custom_unite中，第一个参数是.data，正在操作的数据框（能够管道的习惯是第一个参数是数据框）。然后 ... 捕获灵活数量的裸列名称以粘贴在一起，new_col 是要创建的列的裸列名称，sep 按原样传递给 paste。（我不小心调换了 tidyr::unite 的参数顺序，它采用 col, ... 而不是 ..., new_col。）

您需要为您的列创建quosures。对于单个裸列 new_col，您可以使用 enquo，但对于灵活数量的列，您可以在 ... 上使用 quos，然后将其与 [= 拼接27=].

要创建一个新列，您将使用 := 而不是 = 分配给未加引号的quosure。

library(tidyverse)

custom_unite <- function(.data, ..., new_col, sep = "_") {
  cols <- quos(...)
  new_col_quo <- enquo(new_col)

  .data %>%
    mutate(!!new_col_quo := paste(!!!cols, sep = sep))
}

df %>%
  custom_unite(Config, SN1, SN2, new_col = Tag)
#>   Config SN1 SN2    Tag
#> 1     C1   1   5 C1_1_5
#> 2     C1   2   6 C1_2_6
#> 3     C2   3   7 C2_3_7
#> 4     C2   4   8 C2_4_8

^{由 reprex package (v0.2.1)}

创建于 2018-12-14

使用 mutate 编程以创建新的数据列

Programming with mutate to create new data column

r

dplyr

rlang