需要在 R 中使用 across() 同时创建多个新变量

Question

我有一个数据集，我需要为 inflation 调整多个变量。它看起来像这样。

year	price1	price2	price3	price4
2003	1.149	1.149	1.163	1.172
2004	1.169	1.164	1.184	1.18
2005	1.167	1.166	1.183	1.178

我需要把这些都放在一个固定的格式中（比如 2020 美元）。我可以使用 priceR 包中的 adjust_for_inflation 函数轻松完成此操作。但是，有 lot 个价格变量，所以我想自动创建它们。我一直在尝试使用 across 但它不起作用。这是我一直在尝试的。

library(tidyverse)
library(priceR)

#this is it done manually, which would take hours

df %>%  mutate(adjusted_price1=adjust_for_inflation(price1,year,"US",to_date = 2020))

#here's my attempt to do it all at once
price.vars <- df %>% select(-year) %>% names()

dollars2020 <- function(x){
  
  y <- adjust_for_inflation(x,year,"US",to_date = 2020)
}

df <- df %>% 
  mutate(across(price.vars, dollars2020,.names ="adjusted_{col}"))

据我所知，这应该是吐出一个新变量列表，其名称如 adjusted_price1 等等。但它不起作用。如果有人能提供任何帮助，我将不胜感激。

Answer 1

问题不在于您对 across 的使用，而是您的功能。首先，您将一个名为 year 的变量传递给 adjust_for_inflation，但该变量并不存在。其次，你的函数没有 return 任何东西。如果将其更改为：

dollars2020 <- function(x){
  
  adjust_for_inflation(x, 2022,"US",to_date = 2020)
}

您将获得：

df %>% 
  mutate(across(price.vars, dollars2020,.names ="adjusted_{col}"))
#>   year price1 price2 price3 price4 adjusted_price1 adjusted_price2 adjusted_price3 adjusted_price4
#> 1 2003  1.149  1.149  1.163  1.172        1.134999        1.134999        1.148828        1.157719
#> 2 2004  1.169  1.164  1.184  1.180        1.154755        1.149816        1.169572        1.165621
#> 3 2005  1.167  1.166  1.183  1.178        1.152779        1.151792        1.168585        1.163645

Answer 2

只是命名部分不起作用吗？如果是，则将 {col} 更改为 {.col}

Answer 3

也许这对你有用。我将 adjust_for_inflation 直接传递到您的 dplyr 行，而不是自定义函数：

代码

library(dplyr)
library(priceR)

price.vars <- df  %>% select(-year) %>% names()

df %>% mutate(across(price.vars, ~ adjust_for_inflation(.x, year, "US", to_date = 2020), .names = "adjusted_{col}"))

输出

# A tibble: 3 x 9
   year price1 price2 price3 price4 adjusted_price1 adjusted_price2 adjusted_price3 adjusted_price4
  <int>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>           <dbl>           <dbl>           <dbl>           <dbl>
1  2003   1.15   1.15   1.16   1.17            1.62            1.62            1.64            1.65
2  2004   1.17   1.16   1.18   1.18            1.60            1.59            1.62            1.62
3  2005   1.17   1.17   1.18   1.18            1.55            1.55            1.57            1.56

数据

df <- tibble(fread("year    price1  price2  price3  price4
2003    1.149   1.149   1.163   1.172
2004    1.169   1.164   1.184   1.18
2005    1.167   1.166   1.183   1.178"))

需要在 R 中使用 across() 同时创建多个新变量

Need to create multiple new variables simultaneously using across() in R

r

dplyr