将 mutate_at 与 mutate_if 一起使用答案

【问题标题】：Using mutate_at with mutate_if将 mutate_at 与 mutate_if 一起使用
【发布时间】：2020-06-23 14:39:05
【问题描述】：

我正在我的包中创建一个通用函数。目标是找到百分比列，然后在它们是 character 列时对它们使用 parse_number。我还没有找到使用mutate_at 和ifelse 的解决方案。我在下面粘贴了一个代表。

 library(tidyverse)


df <- tibble::tribble(
  ~name, ~pass_percent, ~attendance_percent, ~grade,
  "Jon",         "90%",                0.85,    "B",
  "Jim",        "100%",                   1,    "A"
  )

percent_names <- df %>% select(ends_with("percent"))%>% names()


# Error due to attendance_percent already being in numeric value

if (percent_names %>% length() > 0) {
    df <-
      df %>%
      dplyr::mutate_at(percent_names, readr::parse_number)
  }
#> Error in parse_vector(x, col_number(), na = na, locale = locale, trim_ws = trim_ws): is.character(x) is not TRUE

【问题讨论】：

标签： r dplyr readr

【解决方案1】：

您的attendance_percent 变量是数字，而不是字符，parse_number 只需要字符变量，请参阅here。所以一个解决方案是：

edited_parse_number <- function(x, ...) {
  if (mode(x) == 'numeric') {
    x
  } else {
    parse_number(x, ...)
  }
}


df %>%
  dplyr::mutate_at(vars(percent_names), edited_parse_number)

#  name  pass_percent attendance_percent grade
#  <chr>        <dbl>              <dbl> <chr>
#1 Jon             90               0.85 B    
#2 Jim            100               1    A

或

如果您不想使用该额外功能，请在开头提取字符变量：

percent_names <- df %>% 
  select(ends_with("percent")) %>% 
  select_if(is.character) %>% 
  names()
percent_names
# [1] "pass_percent"


df %>%
  dplyr::mutate_at(vars(percent_names), parse_number)
#   name  pass_percent attendance_percent grade
#   <chr>        <dbl>              <dbl> <chr>
# 1 Jon             90               0.85 B    
# 2 Jim            100               1    A

【讨论】：

【解决方案2】：

或者，无需创建函数，您只需将ifelse 语句添加到mutate_at 中，例如：

if (percent_names %>% length() > 0) {
  df <-
    df %>% rowwise() %>%
    dplyr::mutate_at(vars(percent_names), ~ifelse(is.character(.), 
                                                  parse_number(.),
                                                  .))
}

Source: local data frame [2 x 4]
Groups: <by row>

# A tibble: 2 x 4
  name  pass_percent attendance_percent grade
  <chr>        <dbl>              <dbl> <chr>
1 Jon             90               0.85 B    
2 Jim            100               1    A

【讨论】：

这比我的回答更简洁，但您的最终 . 正在更改您输出中的数字？
好的，我先添加rowwise 来纠正它。但不确定其背后的逻辑。
谢谢，但是 rowwise 是做什么的？
不客气；）。 rowwise 将逐行评估数据帧 (dplyr.tidyverse.org/reference/rowwise.html)。不确定，为什么这里需要它，但似乎 ifelse 语句将评估 percent_names 列的第一行，然后将 TRUE 或 FALSE 条件应用于第一行。