如何使用 mutate 从 for 循环中的列表创建列答案

【问题标题】：How to create columns from a list in a for loop using mutate如何使用 mutate 从 for 循环中的列表创建列
【发布时间】：2020-04-28 01:24:49
【问题描述】：

我想知道是否有一种方法可以使用 for 循环中的 mutate() 函数从 R 中的列表创建多个列。

这是我的意思的一个例子：

问题：

我有一个数据框df，它有 2 列：类别和评级。我想为df$category 的每个元素添加一列，并且在该列中，如果类别列与迭代器匹配，我想要一个 1。

library(dplyr)

df <- tibble(
  category = c("Art","Technology","Finance"),
  rating = c(100,95,50)
)

手动做，我可以做：

df <-
  df %>% 
  mutate(art = ifelse(category == "Art", 1,0))

但是，当我有 50 个类别时会发生什么？（这与我原来的问题很接近。这需要很长时间！）

我尝试了什么：

category_names <- df$category

for(name in category_names){

  df <-
    df %>% 
    mutate(name = ifelse(category == name, 1,0))

}

不幸的是，它似乎不起作用。

我会很感激任何关于这个主题的信息！

完整代码：

library(dplyr)

#Creates tibble
df <- tibble(
  category = c("Art","Technology","Finance"),
  rating = c(100,95,50)
)

#Showcases the operation I would like to loop over df
df <-
  df %>% 
  mutate(art = ifelse(category == "Art", 1,0))

#Creates a variable for clarity
category_names <- df$category

#For loop I tried
for(name in category_names){

  df <-
    df %>% 
    mutate(name = ifelse(category == name, 1,0))

}

我知道我实际上在做的是model.matrix() 的一种形式；然而，在我发现这个功能之前，我仍然很困惑为什么我之前做的事情不起作用。

【问题讨论】：

标签： r list for-loop dplyr

【解决方案1】：

我们可以在创建序列列后使用pivot_wider

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% 
    mutate(rn = row_number(), n = 1) %>% 
    pivot_wider(names_from = category, values_from = n, 
             values_fill = list(n = 0)) %>%
    select(-rn)
# A tibble: 3 x 4
#  rating   Art Technology Finance
#   <dbl> <dbl>      <dbl>   <dbl>
#1    100     1          0       0
#2     95     0          1       0
#3     50     0          0       1

或者另一个选项是map

library(purrr)
map_dfc(unique(df$category),  ~  df %>%
                                 transmute(!! .x := +(category == .x))) %>% 
     bind_cols(df, .)
# A tibble: 3 x 5
#  category   rating   Art Technology Finance
#* <chr>       <dbl> <int>      <int>   <int>
#1 Art           100     1          0       0
#2 Technology     95     0          1       0
#3 Finance        50     0          0       1

如果我们需要for 循环

for(name in category_names) df <- df %>% mutate(!! name := +(category == name))

或者在base R 和table

cbind(df, as.data.frame.matrix(table(seq_len(nrow(df)), df$category)))
#    category rating Art Finance Technology
#1        Art    100   1       0          0
#2 Technology     95   0       0          1
#3    Finance     50   0       1          0

【讨论】：

我的第一个想法是使用pivot_wider()，但无法真正理解它；但是，由于最初的问题是使用 mutate 和 for-loops，这似乎是一种解决方法。我很想在这个问题的范围内看到答案。感谢您的快速回复！
我编辑了我之前的评论以反映推理。看到pivot_wider的回复让我非常兴奋，并匆忙决定接受。对此我深表歉意。
@spookywagons 不清楚它在哪里不起作用。我没有在您的帖子中看到任何新数据
@spookywagons 如果您在使用 := 而不是 == 时遇到问题，请告诉我
@spookywagons 没关系。通常人们在使用 tidyverse 时希望避免 for 循环。所以，我正在考虑回答其他选项而不是 for 循环

【解决方案2】：

想为任何偶然发现这个问题的人提供一些东西。 OP 中的问题是“名称”列名称在循环的每次迭代中都被重复使用：当你真正想要三个（或 50 个）时，你最终只得到一个新列。我一直发现自己想在循环中创建多个新列，最近我发现 mutate 现在可以采用类似“胶水”的输入来执行此操作。下面的代码现在也解决了原来的问题：

for(name in category_names){
  df <-
    df %>%
    mutate("{name}" := ifelse(category == name, 1, 0))
}

这相当于 akrun 使用 for 循环的答案，但不涉及 !!操作员。请注意，您仍然需要“海象”：= 运算符，并且列名需要是一个字符串（我认为因为它在后台使用“胶水”）。我想有些人可能会觉得这种格式更容易理解。

参考：https://www.tidyverse.org/blog/2020/02/glue-strings-and-tidy-eval/

【讨论】：