使用 purrr 和 select 创建二分变量答案

【问题标题】：Using purrr and select to create dichotomous variables使用 purrr 和 select 创建二分变量
【发布时间】：2021-12-18 07:25:30
【问题描述】：

我正在尝试根据所选连续变量的存在（或不存在）创建二分变量列。

例子：

library(tidyverse)

df <- tibble(z = c(0, 0), a_1 = c(.1, NA), a_2 = c(NA, .1))

out <- tibble(z = c(0, 0),
              a_1 = c(.1, NA), 
              a_2 = c(NA, .1), 
              a_1_d = c(1, 0), 
              a_2_d = c(0, 1))

我可以使用 mutate 临时执行此操作：

out <- df %>% 
  mutate(a_1_d = if_else(is.na(a_1), 0, 1)) %>% 
  mutate(a_2_d = if_else(is.na(a_2), 0, 1))

但我的实际用例涉及很多变量，所以我想使用purrr 和dplyr::select。我尝试了很多方法，例如：

out <- df %>% 
  select(starts_with("a_")) %>% 
  map(.x, .f = mutate({{.x}}_d = 
                        if_else(is.na(.x), 0, 1)))

但我认为我缺少一些关于map 中名称分配和将变量传递给map 的组合的基本知识。使用purrr 函数和dplyr::select 从df 到out 的最有效方法是什么？

【问题讨论】：

标签： r dplyr purrr

【解决方案1】：

您对mutate() 和across() 感觉如何？这似乎是解决这类问题的好工具。

您可以像select() 一样使用整洁的选择功能选择要“跨越”哪些列。然后我们给出我们想要在每一列上使用的函数。你会看到我在 "not NA" (!is.na) 到 0/1 的逻辑输出上使用了 as.numeric()，但你也绝对可以在这里使用 if_else()。我在函数中使用 purrr 风格的 lambda（即 ~）。

要为要添加到数据集的新列添加后缀，我使用.fns 的命名列表。

mutate(df, across(.cols = starts_with("a"),
                  .fns = list(d = ~as.numeric(!is.na(.x)))))
#> # A tibble: 2 x 5
#>       z   a_1   a_2 a_1_d a_2_d
#>   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     0   0.1  NA       1     0
#> 2     0  NA     0.1     0     1

^{由reprex package (v2.0.0) 于 2021-11-03 创建}

【讨论】：