mutate_at 在具有不同功能的多组列上答案

【问题标题】：mutate_at on multiple sets of columns with different functionsmutate_at 在具有不同功能的多组列上
【发布时间】：2020-03-07 19:53:20
【问题描述】：

我定义了必须应用于不同数据框列集的函数。例如mtcars我想将as.integer()函数应用于c("mpg", "cyl")和as.logical()列到c("vs", "am")

library(dplyr)

mtcars %>% 
  mutate_at(c("mpg", "cyl"), as.integer) %>% 
  mutate_at(c("vs", "am"), as.logical)

有什么做法，最好用tidyverse，用相应的函数保存这个列集并应用它们而不用多次使用mutate_at。

【问题讨论】：

不太确定您想要的方法是什么样的。您想创建一个包含变量和相应函数的列表吗？
我不确定你想要什么。您是否只是在寻找一种方法来保存具有这些更改的 mtcars 数据集（即，无需应用 mutate_at 函数），以便您可以继续使用例如“mpg”和“cyl”和“vs”和“am”分别作为整数和逻辑值？
@TimTeaFan 可以是包含变量和对应函数的列表或其他东西（列表看起来最适合我）。重点是最后我不需要写多个mutate_at。
@larsoevlisen 我想要与上面代码相同的输出，但不多次使用mutate_at - 我将不得不在我的真实代码中编写近 20 个这样的语句（这只是一个示例）。我希望我很清楚，否则请告诉我。

标签： r dplyr

【解决方案1】：

我正要提出@Roman Lustrik 在他回答的最后一部分中使用的相同方法，但这是在我打字之间完成的:)。当我在这里的时候，我想我可以给 R 的 switch() 函数一些爱，它也可以完成这项工作。

for (i in colnames(mtcars)) {
    mtcars[, i] = switch(i,
                         mpg = as.integer(mtcars[, i]),
                         cyl = as.integer(mtcars[, i]),
                         vs = as.logical(mtcars[, i]),
                         am = as.logical(mtcars[, i]))
}

> head(mtcars)
                  mpg cyl    vs    am
Mazda RX4          21   6 FALSE  TRUE
Mazda RX4 Wag      21   6 FALSE  TRUE
Datsun 710         22   4  TRUE  TRUE
Hornet 4 Drive     21   6  TRUE FALSE
Hornet Sportabout  18   8 FALSE FALSE
Valiant            18   6  TRUE FALSE

编辑：

由于 switch() 函数在没有给出默认值的情况下具有删除列的副作用，并且 OP 要求保留所有列...这里是解决方案：

for (i in colnames(mtcars)) {
    mtcars[, i] = switch(i,
                         mpg = as.integer(mtcars[, i]),
                         cyl = as.integer(mtcars[, i]),
                         vs = as.logical(mtcars[, i]),
                         am = as.logical(mtcars[, i]),
                         mtcars[, i]) # just add a default option
}

> head(mtcars)
                  mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec    vs    am gear carb
Mazda RX4          21   6  160 110 3.90 2.620 16.46 FALSE  TRUE    4    4
Mazda RX4 Wag      21   6  160 110 3.90 2.875 17.02 FALSE  TRUE    4    4
Datsun 710         22   4  108  93 3.85 2.320 18.61  TRUE  TRUE    4    1
Hornet 4 Drive     21   6  258 110 3.08 3.215 19.44  TRUE FALSE    3    1
Hornet Sportabout  18   8  360 175 3.15 3.440 17.02 FALSE FALSE    3    2
Valiant            18   6  225 105 2.76 3.460 20.22  TRUE FALSE    3    1

【讨论】：

【解决方案2】：

这就是我处理它的方式。结果是一个矩阵列表，可用于进一步覆盖现有列或创建新列或用作独立数据对象。

vars <- list(van = c("mpg", "cyl"),
             tu = c("vs", "am"))
funk <- list(van = as.integer,
             tu = as.logical)

mapply(FUN = function(v, f) {
  sapply(mtcars[, v], FUN = f)
}, v = vars, f = funk, SIMPLIFY = FALSE)

$van
      mpg cyl
 [1,]  21   6
 [2,]  21   6
 [3,]  22   4
 [4,]  21   6
 [5,]  18   8
 ...
$tu
         vs    am
 [1,] FALSE  TRUE
 [2,] FALSE  TRUE
 [3,]  TRUE  TRUE
 [4,]  TRUE FALSE
 [5,] FALSE FALSE
 ...

要覆盖现有列，您可以使用“可怕的”for 循环。 :)

mtcars[colnames(out$van)] <- out$van
mtcars[colnames(out$tu)] <- out$tu
# in generalized form
for (i in seq_along(out)) {
  mtcars[colnames(out[[i]])] <- out[[i]]
}

> head(mtcars)
                  mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec    vs    am gear carb
Mazda RX4          21   6  160 110 3.90 2.620 16.46 FALSE  TRUE    4    4
Mazda RX4 Wag      21   6  160 110 3.90 2.875 17.02 FALSE  TRUE    4    4
Datsun 710         22   4  108  93 3.85 2.320 18.61  TRUE  TRUE    4    1
Hornet 4 Drive     21   6  258 110 3.08 3.215 19.44  TRUE FALSE    3    1
Hornet Sportabout  18   8  360 175 3.15 3.440 17.02 FALSE FALSE    3    2
Valiant            18   6  225 105 2.76 3.460 20.22  TRUE FALSE    3    1

或者在一个循环中完成所有事情（更短）。

for (i in seq_along(vars)) {
  cls <- vars[[i]]
  f <- funk[[i]]

  mtcars[, cls] <- sapply(mtcars[, cls], FUN = f)
}

> head(mtcars)
                  mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec    vs    am gear carb
Mazda RX4          21   6  160 110 3.90 2.620 16.46 FALSE  TRUE    4    4
Mazda RX4 Wag      21   6  160 110 3.90 2.875 17.02 FALSE  TRUE    4    4
Datsun 710         22   4  108  93 3.85 2.320 18.61  TRUE  TRUE    4    1
Hornet 4 Drive     21   6  258 110 3.08 3.215 19.44  TRUE FALSE    3    1
Hornet Sportabout  18   8  360 175 3.15 3.440 17.02 FALSE FALSE    3    2
Valiant            18   6  225 105 2.76 3.460 20.22  TRUE FALSE    3    1

【讨论】：

您能否补充一下您将如何覆盖现有列？谢谢。
@Miha 完成。还添加了另一个跳过mapply 部分的解决方案。