dplyr NSE - 如何将列名传递给变异函数调用？答案

【问题标题】：dplyr NSE - how pass column names to mutate function call?dplyr NSE - 如何将列名传递给变异函数调用？
【发布时间】：2017-09-18 19:18:11
【问题描述】：

我想在变量中指定的列上使用 gsub 参数来改变数据框的列，但我正在为非标准评估而苦苦挣扎。

在这个玩具示例中，我想在调用 gsub 时使用 columns[[1]] 和 columns[[2]] 而不是 .$name_A 和 .$name_B。我可以，还是需要重新考虑我的方法？

library(tidyverse)

test_df <- tibble(name_A = 
                   c("asdf", "ghjk"),
                 name_B =
                   c("qwer", "tyui"))

columns <- c("name_A", "name_B")

test_df %>%
  mutate(new_col_A = 
           gsub(pattern = 'asdf', replacement = 'NEW_VALUE_A', x = .$name_A),
         new_col_B = 
           gsub(pattern = 'tyui', replacement = 'NEW_VALUE_B', x = .$name_B))

【问题讨论】：

您可以使用rlang::sym。查看示例here

标签： r tidyverse nse dplyr

【解决方案1】：

你快到了。你可以使用rlang::syms 和!! 来做你需要的事情。

library(tidyverse)

test_df <- tibble(name_A = 
                    c("asdf", "ghjk"),
                  name_B =
                    c("qwer", "tyui"))

columns <- rlang::syms(c("name_A", "name_B"))

test_df %>%
  mutate(new_col_A = 
           gsub(pattern = 'asdf', replacement = 'NEW_VALUE_A', x = !! columns[[1]]),
         new_col_B = 
           gsub(pattern = 'tyui', replacement = 'NEW_VALUE_B', x = !! columns[[2]]))

【讨论】：

【解决方案2】：

我不是 100% 确定您在问什么，但您可以使用正则表达式将 mutate 应用于使用 mutate_at 和 matches 的列：

library(tidyverse)

test_df %>% 
  mutate_at(vars(matches('A')), 
            function(.x) gsub(pattern = 'asdf', 
                              replacement = 'NEW_VALUE_A', .x)) %>% 
  mutate_at(vars(matches('B')), 
            function(.x) gsub(pattern = 'tyui', 
                         replacement = 'NEW_VALUE_B', .x))

希望有帮助！

编辑 - 您也可以按索引调用：

test_df %>% 
mutate_at(vars(1), 
          function(.x) gsub(pattern = 'asdf',
                            replacement = 'NEW_VALUE_A', .x)) %>%
mutate_at(vars(2),
          function(.x) gsub(pattern = 'tyui',
                            replacement = 'NEW_VALUE_B', .x))

【讨论】：