R：dplyr::mutate 使用由作为字符串传递的变量组合组成的表达式答案

【问题标题】：R: dplyr::mutate using an expression consisting of combination of variables passed as stringsR：dplyr::mutate 使用由作为字符串传递的变量组合组成的表达式
【发布时间】：2018-05-25 11:39:54
【问题描述】：

我想编写一个向数据框添加新变量的函数。该新变量由与参数中传递的一组变量（作为字符串向量）相对应的值的串联组成。在基础 R 中，我会写如下内容：

addConcatFields<-function(data,listOfVar)
{
data$uniqueId=data[,listOfVar[1]]
for(elt in listOfVar[2:length(listOfVar)])
{
data$uniqueId=paste(data$uniqueId,data[,elt],sep='_')
}
return(data)
}

addConcatFields(iris,c('Petal.Width','Species'))

# gives:
      Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species   uniqueId
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 0.2_setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa 0.2_setosa
...

我最初的目标是使用 dplyr::mutate 来实现它，尽管我阅读了 http://127.0.0.1:31671/library/dplyr/doc/programming.html 的编程小插图，但我并没有达到我的目标。因为我想了解我错过的点，所以我想使用 mutate 解决问题，我会很感激建议。

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

解决这个问题的最好方法是使用准引用 - 这篇文章对解释基本原理很有帮助。

https://dplyr.tidyverse.org/articles/programming.html

最好的选择是将它们存储为带引号的字符串，而不是将列名存储为字符串，因此：

varlist <- rlang::quos('Petal.Width', 'Species')

该行为您提供了 2 个 quosures 的列表 - 一个包含 Petal.Width 列，一个包含 Species 列。

然后你想使用 !!!将 quosures 列表附加到 dplyr 语句（！！！因为您要拼接多个指令）。

dplyr::select(iris, !!! varlist)

应该会给你想要的结果。

【讨论】：

Thks 这是我第一次采取的方向，但我绝对想保留字符串作为输入

【解决方案2】：

使用数据表，我做这样的事情

library(data.table)
iris <- data.table(iris)

iris[, uniqueId := do.call(function(...) paste(..., sep = "_"),.SD), .SDcols = c('Petal.Width','Species')]

【讨论】：

【解决方案3】：

查看tidyrhere 中的unite 函数。它是tidyverse 的一部分，与dplyr 包含在同一组包中。

library(tidyr)
unite(iris,uniqueID,c(Petal.Width,Species))
#    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length       uniqueID
#1            5.1         3.5          1.4     0.2_setosa
#2            4.9         3.0          1.4     0.2_setosa
#3            4.7         3.2          1.3     0.2_setosa
#4            4.6         3.1          1.5     0.2_setosa

如果您不想丢失连接的两列，只需包含remove = F

unite(iris,uniqueID,c(Petal.Width,Species),remove = F)
#    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length       uniqueID Petal.Width    Species
#1            5.1         3.5          1.4     0.2_setosa         0.2     setosa
#2            4.9         3.0          1.4     0.2_setosa         0.2     setosa
#3            4.7         3.2          1.3     0.2_setosa         0.2     setosa
#4            4.6         3.1          1.5     0.2_setosa         0.2     setosa

【讨论】：

【解决方案4】：

添加到其他答案，因为你说你想使用 dplyr 的mutate 来做。

这是在mutate 中使用paste 的方法：

iris %>% mutate(uniqueId= paste(Petal.Width, Species, sep = '_'))
# gives the following result:
     Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species uniqueId
 1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa  0.2_setosa
 2          4.9         3            1.4         0.2 setosa  0.2_setosa
 3          4.7         3.2          1.3         0.2 setosa  0.2_setosa
 4          4.6         3.1          1.5         0.2 setosa  0.2_setosa
 5          5           3.6          1.4         0.2 setosa  0.2_setosa
 6          5.4         3.9          1.7         0.4 setosa  0.4_setosa
 7          4.6         3.4          1.4         0.3 setosa  0.3_setosa
 8          5           3.4          1.5         0.2 setosa  0.2_setosa
 9          4.4         2.9          1.4         0.2 setosa  0.2_setosa
10          4.9         3.1          1.5         0.1 setosa  0.1_setosa
...

如果您的函数是自定义函数，您可以对其进行矢量化，然后使用它。例如，这导致与上面相同的结果：

concat_fields<-function(var1, var2) {
  return (paste(var1, var2, sep = '_'))
}
v_concat_fields <- Vectorize(concat_fields)
iris %>% mutate(v_concat_fields(Petal.Width, Species))

进入 mutate 的函数将应用于数据帧的列，它具有向量类型的参数，而不是数据帧。

【讨论】：

我的意思是，我想编写一个函数，使用字符串向量作为变量名称（如我的代码中所示）。
说实话，不太清楚你想做什么。我编辑了我的答案，为自定义函数的情况提供了一个示例，但请不要犹豫，发表评论以澄清您想要实现的目标。

【解决方案5】：

好的，考虑到这里是另一种解决方案。

使用 match 函数将字符串名称转换为列号。

然后像这样使用列号（将示例中的数字向量替换为匹配的结果）：

df <- tbl_df(df[c(3, 4, 7, 1, 9, 8, 5, 2, 6, 10)])

这还有一个好处是，如果 match 返回任何未找到的值，您可以通过错误中止函数。

【讨论】：