使用 `mutate` 使用命名向量创建列副本答案

【问题标题】：Using `mutate` to create column copies using a named vector使用 `mutate` 使用命名向量创建列副本
【发布时间】：2021-10-27 17:26:39
【问题描述】：

我有一个tibble 和一个命名向量。我想使用向量名称复制我命名向量中的所有列，同时保留原始名称。

我知道如何简单地重命名所有列：

library(dplyr)

named_vector <- 
  c("var1" = "x1",
    "var2" = "x2",
    "var3" = "x3")

tibble(x1 = 1:3, x2 = 1:3, x3 = 1:3, z = 68, zz = 69) %>% 
  rename(!!!named_vector)
#> # A tibble: 3 x 5
#>    var1  var2  var3     z    zz
#>   <int> <int> <int> <dbl> <dbl>
#> 1     1     1     1    68    69
#> 2     2     2     2    68    69
#> 3     3     3     3    68    69

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2021 年 8 月 27 日创建}

但我不知道如何使用mutate 进行等效操作。如何以保留原始名称但又具有向量名称的方式复制列？

我的预期输出相当于：

library(dplyr)

named_vector <- 
  c("var1" = "x1",
    "var2" = "x2",
    "var3" = "x3")

tibble(x1 = 1:3, x2 = 1:3, x3 = 1:3, z = 68, zz = 69) %>% 
  mutate(var1 = x1,
         var2 = x2,
         var3 = x3)
#> # A tibble: 3 x 8
#>      x1    x2    x3     z    zz  var1  var2  var3
#>   <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <int> <int> <int>
#> 1     1     1     1    68    69     1     1     1
#> 2     2     2     2    68    69     2     2     2
#> 3     3     3     3    68    69     3     3     3

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2021-08-27 创建}

【问题讨论】：

标签： r dplyr names

【解决方案1】：

虽然已经有很多答案，但还有一种更重要的方法可以用 {dplyr} 进行这种编程。 mutate 可以评估表达式列表。因此，我们可以创建一个命名的表达式列表exp_ls，而不是提供named_vector。

library(dplyr)
exp_ls <- list("var1" = expr(x1),
               "var2" = expr(x2),
               "var3" = expr(x3))

tibble(x1 = 1:3, x2 = 1:3, x3 = 1:3, z = 68, zz = 69) %>% 
  mutate(!!! exp_ls)

#> # A tibble: 3 x 8
#>      x1    x2    x3     z    zz  var1  var2  var3
#>   <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <int> <int> <int>
#> 1     1     1     1    68    69     1     1     1
#> 2     2     2     2    68    69     2     2     2
#> 3     3     3     3    68    69     3     3     3

我们还可以使用syms(named_vector) 轻松地将给定的named_vector 转换为表达式列表：^*

named_vector <- 
  c("var1" = "x1",
    "var2" = "x2",
    "var3" = "x3")

tibble(x1 = 1:3, x2 = 1:3, x3 = 1:3, z = 68, zz = 69) %>% 
  mutate(!!! syms(named_vector)

#> # A tibble: 3 x 8
#>      x1    x2    x3     z    zz  var1  var2  var3
#>   <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <int> <int> <int>
#> 1     1     1     1    68    69     1     1     1
#> 2     2     2     2    68    69     2     2     2
#> 3     3     3     3    68    69     3     3     3

^{由 reprex package (v0.3.0) 于 2021 年 8 月 28 日创建}
^* 感谢 @27 ϕ 9 建议 syms sapply(named_vector, str2lang).

【讨论】：

不错！完全忘记了我们可以在这里使用syms 来实现预期的行为。我将其添加到我的答案中。

【解决方案2】：

另一种选择是在cbind 之后使用dplyr 包中的rename_with

library(dplyr)
df %>% 
    cbind(df[,1:3]) %>% 
    rename_with(.cols = 6:8, ~ names(named_vector), .name_repair = c("minimal"))

输出：

 x1 x2 x3  z zz var1 var2 var3
1  1  1  1 68 69    1    1    1
2  2  2  2 68 69    2    2    2
3  3  3  3 68 69    3    3    3

【讨论】：

【解决方案3】：

只需执行以下操作，即可从命名向量中获取新变量名称：

library(dplyr)

tibble(x1 = 1:3, x2 = 4:6, x3 = 7:9, z = 68, zz = 69) %>% 
   mutate(across(all_of(named_vector)))

# A tibble: 3 x 8
     x1    x2    x3     z    zz  var1  var2  var3
  <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <int> <int> <int>
1     1     1     1    68    69     1     1     1
2     2     2     2    68    69     2     2     2
3     3     3     3    68    69     3     3     3

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以使用 -

从现有列创建新列

data <- tibble::tibble(x1 = 1:3, x2 = 1:3, x3 = 1:3, z = 68, zz = 69)
data[names(named_vector)] <- data[named_vector]
data

#     x1    x2    x3     z    zz  var1  var2  var3
#  <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <int> <int> <int>
#1     1     1     1    68    69     1     1     1
#2     2     2     2    68    69     2     2     2
#3     3     3     3    68    69     3     3     3

【讨论】：

【解决方案5】：

我们可以将across 与mutate 一起使用，并使用str_replace 重命名，通过将子字符串'x' 替换为'var' 来创建新列

library(dplyr)
library(stringr)
tibble(x1 = 1:3, x2 = 1:3, x3 = 1:3) %>%
    mutate(across(everything(), 
       .names = "{str_replace(.col, 'x', 'var')}"))

-输出

# A tibble: 3 x 6
     x1    x2    x3  var1  var2  var3
  <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1     1     1     1     1     1     1
2     2     2     2     2     2     2
3     3     3     3     3     3     3

或者在.names中使用match来命名向量

tibble(x1 = 1:3, x2 = 1:3, x3 = 1:3) %>% 
    mutate(across(all_of(unname(named_vector)),
      .names = "{names(named_vector)[match(.col, named_vector)]}"))

-输出

# A tibble: 3 x 6
     x1    x2    x3  var1  var2  var3
  <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1     1     1     1     1     1     1
2     2     2     2     2     2     2
3     3     3     3     3     3     3

更新后的帖子也可以解决问题

tibble(x1 = 1:3, x2 = 1:3, x3 = 1:3, z = 68, zz = 69)  %>%  
    mutate(across(all_of(unname(named_vector)),
       .names = "{names(named_vector)[match(.col, named_vector)]}"))
# A tibble: 3 x 8
     x1    x2    x3     z    zz  var1  var2  var3
  <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <int> <int> <int>
1     1     1     1    68    69     1     1     1
2     2     2     2    68    69     2     2     2
3     3     3     3    68    69     3     3     3

【讨论】：

第二个解决方案非常接近，但我发现当列数超过 x1:x3 时它不起作用
我在示例中添加了另外两列，这将导致此错误