如何将 map 函数应用于 mutate 和 case_when 函数中的动态列名？答案

【问题标题】：How to apply map function to dynamic column names in mutate and case_when function?如何将 map 函数应用于 mutate 和 case_when 函数中的动态列名？
【发布时间】：2019-07-19 03:55:12
【问题描述】：

这是我拥有的数据框：

df <- data.frame(
  id       = c(1,2,3,4,5),
  a_1_area = c(3,10,4,0,15),
  a_2_area = c(2,1,1,0,3),
  a_3_area = c(12,3,0,3,1),
  a_4_area = c(9,7,8,0,0),
  a_5_area = c(1,2,0,2,2)
  )

在df中添加自定义范围以在ggplot2中绘制barplot：

    df %>% mutate(a_1_range=case_when(
  a_1_area == 0 ~ "0",
  a_1_area >= 1  & a_1_area < 5 ~ "1-4",
  a_1_area >= 5  & a_1_area <10 ~ "5-9",
  a_1_area >= 10 & a_1_area <15 ~ "10-14",
  a_1_area >= 15                ~ "15-",
  TRUE ~ "999")
  )

输出：

  id a_1_area a_2_area a_3_area a_4_area a_5_area a_1_range
1  1        3        2       12        9        1       1-5
2  2       10        1        3        7        2      6-10
3  3        4        1        0        8        0       1-5
4  4        0        0        3        0        2         0
5  5       15        3        1        0        2     11-15

我继续这个操作到剩下的列； a_2_area,a_3_area,a_4_area 和 a_5_area 使用 for 循环。

for (i in 1:5) {
  df %>% mutate(!!colname[i]:=case_when(
    !!sym(varname[i]) == 0                          ~ "0",
    !!sym(varname[i]) >= 1  & !!sym(varname[i]) < 5 ~ "1-4",
    !!sym(varname[i]) >= 5  & !!sym(varname[i]) <10 ~ "5-9",
    !!sym(varname[i]) >= 10 & !!sym(varname[i]) <15 ~ "10-14",
    !!sym(varname[i]) >= 15                          ~ "15-",
    TRUE ~ "999")) -> df
  }

输出：

  id a_1_area a_2_area a_3_area a_4_area a_5_area a_1_range a_2_range a_3_range a_4_range
1  1        3        2       12        9        1       1-4       1-4     10-14       5-9
2  2       10        1        3        7        2     10-14       1-4       1-4       5-9
3  3        4        1        0        8        0       1-4       1-4         0       5-9
4  4        0        0        3        0        2         0         0       1-4         0
5  5       15        3        1        0        2       15-       1-4       1-4         0
  a_5_range
1       1-4
2       1-4
3         0
4       1-4
5       1-4

另一方面，可能有可能在purrr 中使用map 执行相同的操作；但是我仍然无法将其应用于动态变量。您对此有什么建议吗？

【问题讨论】：

标签： r dictionary dplyr purrr

【解决方案1】：

我认为cut 在这里可能是一个不错的选择

cols <- grep("area$", names(df), value = TRUE)

df[paste0(cols, "_range")] <- lapply(df[cols], function(x) cut(x,
           breaks = c(0, 1, 5, 10, 15, Inf), 
           labels = c("0", "1-4", "5-9", "10-14", "15-"), include.lowest = TRUE))

也可以集成在dplyr中

library(dplyr)
df %>%
   mutate_at(vars(ends_with("area")), list(range = ~cut(., 
                   breaks = c(0, 1, 5, 10, 15, Inf), 
            labels = c("0", "1-4", "5-9", "10-14", "15-"), include.lowest = TRUE)))

或者，如果您更喜欢使用case_when，可以使用mutate_at，它将在多个列上运行相同的函数，这样您就不必使用for 循环

df %>% mutate_at(vars(ends_with("area")), list(area = 
       ~case_when(. == 0 ~ "0",
                  . >= 1  & . < 5 ~ "1-4",
                  . >= 5  & . <10 ~ "5-9",
                  . >= 10 & . <15 ~ "10-14",
                  . >= 15 ~ "15-",
                  TRUE ~ "999")))

【讨论】：

感谢您优雅的解决方案。它非常适合我。