使用pmin和pmax时dplyr：mutate和transform之间的区别？

Question

在尝试回答this question 时，我遇到了mutate 和transform 之间的差异，这是我期望的等效操作。

# data
x <- data.frame(a=c(rep(0,10),rep(1,10),3),b=c(1:10,0,11:19,0))

#transform
transform(x,a=pmin(a,b), b=pmax(a,b))
   a  b
1  0  1
2  0  2
3  0  3
4  0  4
5  0  5
6  0  6
7  0  7
8  0  8
9  0  9
10 0 10
11 0  1
12 1 11
13 1 12
14 1 13
15 1 14
16 1 15
17 1 16
18 1 17
19 1 18
20 1 19
21 0  3

#mutate
libarary(dplyr)
x %>% mutate(a=pmin(a,b), b=pmax(a,b))
   a  b
1  0  1
2  0  2
3  0  3
4  0  4
5  0  5
6  0  6
7  0  7
8  0  8
9  0  9
10 0 10
11 0  0
12 1 11
13 1 12
14 1 13
15 1 14
16 1 15
17 1 16
18 1 17
19 1 18
20 1 19
21 0  0

请注意第 11 行和第 21 行的差异。我怀疑mutate 正在改变数据，因此pmax 看不到原始数据。它是否正确？这是一个错误，还是设计使然？

Answer 1

看来我的怀疑是正确的，并且允许在之后立即使用计算变量是设计使然，例如：

data.frame(a=1:4,b=5:8) %>% mutate(sum=a+b, letter=letters[sum])
  a b sum letter
1 1 5   6      f
2 2 6   8      h
3 3 7  10      j
4 4 8  12      l

为了从transform 复制预期行为，只需直接引用变量即可：

x %>% mutate(a=pmin(x$a,x$b), b=pmax(x$a,x$b))
   a  b
1  0  1
2  0  2
3  0  3
4  0  4
5  0  5
6  0  6
7  0  7
8  0  8
9  0  9
10 0 10
11 0  1
12 1 11
13 1 12
14 1 13
15 1 14
16 1 15
17 1 16
18 1 17
19 1 18
20 1 19
21 0  3