列 dplyr 的 row_number 等价物答案

【问题标题】：Equivalent of row_number for columns dplyr列 dplyr 的 row_number 等价物
【发布时间】：2019-12-09 10:53:15
【问题描述】：

我正在尝试将函数应用于 tibble 或 data.frame 的列，具体取决于列的索引。在我看来好几次，我只给一个 MWE

library(tidyverse)
test <- data.frame(a = c(1,2,3), b = c(7,8,9), c = c(3,5,6))
test <- test %>% as_tibble() %>% mutate_all( ~lead(., 2))

这将导致每列 2 个（仅作为示例）。但我想要的是将第一列领先 1，第二列领先 2，依此类推。做类似mutate_all(~lead(., col_number())的事情。

对于这个小例子，我知道一种方法，例如：

test <- as.matrix(test)
for (i in 1:ncol(test)){ test[,i] <- lead(test[,i], i) }

可能还有其他方法也可以，没有多想（需要先转换为矩阵，否则不会产生正确的结果，我真的不知道为什么）。

但我想用mutate 或apply 来做，一般能够获得列的索引。举个更复杂的例子。

有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

一种选择是使用purrr::map2_df 根据列号顺序lead 每一列。

purrr::map2_df(test, seq_along(test), dplyr::lead)

# A tibble: 3 x 3
#      a     b     c
#  <dbl> <dbl> <dbl>
#1     2     9    NA
#2     3    NA    NA
#3    NA    NA    NA

我们也可以使用base R Map

test[] <- Map(function(x, y) c(tail(x, -y), rep(NA, y)), test, seq_along(test))

【讨论】：

太棒了！我不知道这个seq_along 函数

【解决方案2】：

我们可以使用data.tableshift

library(data.table)
setDT(test)[, Map(shift, .SD, n = 1:3, type = 'lead')]
#    a  b  c
#1:  2  9 NA
#2:  3 NA NA
#3: NA NA NA

或者使用purrr

library(purrr)
map2_dfr(test, 1:3, ~shift(.x,  type = 'lead'))

【讨论】：