以列名作为参数转换列中的元素答案

【问题标题】：Transform elements in column with the column name as argument以列名作为参数转换列中的元素
【发布时间】：2017-12-09 06:01:13
【问题描述】：

我正在尝试根据要更改的列向量来修改数据集中的数据。这样我就可以根据配置文件分解处理，该文件将列列表作为变量更改。

理想情况下，我希望能够像这样使用 ddply：

column <- "var2"
df <- ddply(df, .(), transform, column = func(column))

输出将是相同的数据帧，但在“B”列中，每个字母后面都会添加一个“A”

这将通过 func 元素更改列 var2 的每个元素（此处的 func 用于以特定方式修剪 chr）。我尝试了几种解决方案，例如：

df[do.call(func, df[,column]), ]

不接受 df[,column] 作为参数（不是列表），或者

param = c("var1", "var2")
for(p in param){
    df <- df[func(df[,p]),]
}

破坏其他数据，或

df[, column] <- lapply(df[, column], func)

这不起作用，因为它将整个列作为参数，而不是逐个更改每个元素。我有点不知道如何使这种处理更加自动化。

例子：

df <- data.frame(A=1:10, B=letters[2:11])
colname <- "B"
addA <- function(text) { paste0(text, "A") }

我想做这样的事情：

df <- ddply(df, .(), transform, colname = addA(colname))

虽然如果解决方案不使用ddply，那也不是问题，这正是我最习惯的

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

您可以为此使用包 dplyr 中的 mutate_at。

library(dplyr)

mutate_at(df, colname, addA)

    A  B
1   1 bA
2   2 cA
3   3 dA
4   4 eA
5   5 fA
6   6 gA
7   7 hA
8   8 iA
9   9 jA
10 10 kA

【讨论】：