使用 tidyeval 创建一个重复的列
create a duplicate column using tidyeval
我正在尝试使用 tidyeval 创建一个重复的列。在每个循环中,要复制的列的名称各不相同,并且是使用正则表达式获得的。例如,
library(tidyverse)
a <- str_subset(string = names(mtcars), pattern = "^a")
a
# am
获取要复制的列。
然后我不知道如何使用这里的字符串来复制列(到新列a2
)。从下面的代码中尝试了各种组合,但努力让我的头脑围绕整洁的评估。
# a <- enquo(a)
mtcars %>%
as_tibble() %>%
mutate(a2 := {{a}})
# mutate(a2 := !!a)
# mutate(a2 := vars(!!!a))
# # A tibble: 32 x 12
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb am2
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
# 1 21 6 160 110 3.9 2.62 16.5 0 1 4 4 am
# 2 21 6 160 110 3.9 2.88 17.0 0 1 4 4 am
# 3 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.6 1 1 4 1 am
# 4 21.4 6 258 110 3.08 3.22 19.4 1 0 3 1 am
# 5 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.0 0 0 3 2 am
# 6 18.1 6 225 105 2.76 3.46 20.2 1 0 3 1 am
# 7 14.3 8 360 245 3.21 3.57 15.8 0 0 3 4 am
# 8 24.4 4 147. 62 3.69 3.19 20 1 0 4 2 am
# 9 22.8 4 141. 95 3.92 3.15 22.9 1 0 4 2 am
# 10 19.2 6 168. 123 3.92 3.44 18.3 1 0 4 4 am
(我在这里寻找 am2
作为 am
的副本,所以每一行都是 1 和 0,而不是 "am"
)
如果只选择了一列,例如am
a <- "am"
mtcars %>%
mutate("{a}2" := !!sym(a))
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb am2
# 1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 1
# 2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 1
# 3 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 1
# 4 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 0
# 5 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 0
# 6 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 0
# 7 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 0
# 8 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 0
如果选择了不止一列,例如mpg
和cyl
,可以在across()
中使用.names
参数。
a <- c("mpg", "cyl")
mtcars %>%
mutate(across(all_of(a), ~ ., .names = "{col}2"))
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb mpg2 cyl2
# 1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 21.0 6
# 2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 21.0 6
# 3 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 22.8 4
# 4 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 21.4 6
# 5 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 18.7 8
# 6 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 18.1 6
# 7 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 14.3 8
# 8 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 24.4 4
我正在尝试使用 tidyeval 创建一个重复的列。在每个循环中,要复制的列的名称各不相同,并且是使用正则表达式获得的。例如,
library(tidyverse)
a <- str_subset(string = names(mtcars), pattern = "^a")
a
# am
获取要复制的列。
然后我不知道如何使用这里的字符串来复制列(到新列a2
)。从下面的代码中尝试了各种组合,但努力让我的头脑围绕整洁的评估。
# a <- enquo(a)
mtcars %>%
as_tibble() %>%
mutate(a2 := {{a}})
# mutate(a2 := !!a)
# mutate(a2 := vars(!!!a))
# # A tibble: 32 x 12
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb am2
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
# 1 21 6 160 110 3.9 2.62 16.5 0 1 4 4 am
# 2 21 6 160 110 3.9 2.88 17.0 0 1 4 4 am
# 3 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.6 1 1 4 1 am
# 4 21.4 6 258 110 3.08 3.22 19.4 1 0 3 1 am
# 5 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.0 0 0 3 2 am
# 6 18.1 6 225 105 2.76 3.46 20.2 1 0 3 1 am
# 7 14.3 8 360 245 3.21 3.57 15.8 0 0 3 4 am
# 8 24.4 4 147. 62 3.69 3.19 20 1 0 4 2 am
# 9 22.8 4 141. 95 3.92 3.15 22.9 1 0 4 2 am
# 10 19.2 6 168. 123 3.92 3.44 18.3 1 0 4 4 am
(我在这里寻找 am2
作为 am
的副本,所以每一行都是 1 和 0,而不是 "am"
)
如果只选择了一列,例如am
a <- "am"
mtcars %>%
mutate("{a}2" := !!sym(a))
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb am2
# 1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 1
# 2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 1
# 3 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 1
# 4 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 0
# 5 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 0
# 6 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 0
# 7 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 0
# 8 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 0
如果选择了不止一列,例如mpg
和cyl
,可以在across()
中使用.names
参数。
a <- c("mpg", "cyl")
mtcars %>%
mutate(across(all_of(a), ~ ., .names = "{col}2"))
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb mpg2 cyl2
# 1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 21.0 6
# 2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 21.0 6
# 3 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 22.8 4
# 4 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 21.4 6
# 5 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 18.7 8
# 6 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 18.1 6
# 7 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 14.3 8
# 8 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 24.4 4