使用 mutate_ 向数据框添加新列，其中列名由变量指定答案

【问题标题】：Add a new column to dataframe using mutate_ where column name is specified by a variable使用 mutate_ 向数据框添加新列，其中列名由变量指定
【发布时间】：2017-02-26 11:16:42
【问题描述】：

我有一个数据框，我想向其中添加一列，该列由变量名定义：

df <- diamonds
NewName <- "SomeName"
df <- df %>% mutate_(paste0(NewName," = \"\""))

这给了我以下错误：

Error: attempt to use zero-length variable name

我见过很多 mutate_ 用于更改列名的示例，但不能用于动态创建列。有什么帮助吗？

【问题讨论】：

我没有收到任何错误，只是一个名为SomeName = ""的列
选择所有行再运行一次，这似乎是喜怒无常的
确实，第二次就不行了。
必须使用dplyr 吗？ df[[NewName]] <- calculation 呢？如果你想节省一些df$，可以使用with？
那行得通，试图在 dplyr 中解决这个问题，有点困惑为什么它有时会起作用，而不是另一个。以下方法也有效（dplyr 中必须有更简洁的方法）： df % mutate(NewName = NA) df% rename_(.dots=setNames("NewName", list(NewName) ))

标签： r dataframe dplyr

【解决方案1】：

问题与语句的评估时间有关。据我了解，mutate_ 的目标不是重新创建mutate 的语法，例如使用paste 来创建mutate(SomeName = "")。相反，它是允许生成函数通过。您的方法失败的原因是（我相信）它正在寻找一个名为 "" 的函数。

相反，您需要传入一个可以评估的函数（这里，我使用paste 作为占位符）并使用您的变量设置该列的名称。这应该有效：

df <- diamonds
NewName <- "SomeName"
df <- df %>% mutate_(.dots = setNames("paste('')",NewName))

这也允许更多控制，例如，您可以粘贴cut 和color：

df <- df %>% mutate_(.dots = setNames("paste(cut, color)",NewName))

给予：

   carat       cut color clarity depth table price     x     y     z    SomeName
   <dbl>     <ord> <ord>   <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>       <chr>
1   0.23     Ideal     E     SI2  61.5    55   326  3.95  3.98  2.43     Ideal E
2   0.21   Premium     E     SI1  59.8    61   326  3.89  3.84  2.31   Premium E
3   0.23      Good     E     VS1  56.9    65   327  4.05  4.07  2.31      Good E
4   0.29   Premium     I     VS2  62.4    58   334  4.20  4.23  2.63   Premium I
5   0.31      Good     J     SI2  63.3    58   335  4.34  4.35  2.75      Good J
6   0.24 Very Good     J    VVS2  62.8    57   336  3.94  3.96  2.48 Very Good J
7   0.24 Very Good     I    VVS1  62.3    57   336  3.95  3.98  2.47 Very Good I
8   0.26 Very Good     H     SI1  61.9    55   337  4.07  4.11  2.53 Very Good H
9   0.22      Fair     E     VS2  65.1    61   337  3.87  3.78  2.49      Fair E
10  0.23 Very Good     H     VS1  59.4    61   338  4.00  4.05  2.39 Very Good H

（值得注意的是，我也得到了第一次工作的初始语法，然后是随后的失败。值得深入研究。）

【讨论】：