mutate_at（或cross）和ifelse语句答案

【问题标题】：mutate_at (or across) and ifelse statementmutate_at（或cross）和ifelse语句
【发布时间】：2020-10-13 14:36:04
【问题描述】：

类似于这个question，给定tmpp：

library(data.table)
library(tidyverse)
tmpp <- data.table(
  "ID" = c(1,1,1,2,2), 
  "Date" = c(1,2,3,1,2), 
  "total_neg" = c(1,1,0,0,2),
  "total_pos" = c(4,5,2,4,5),
  "H1" = c(5,4,0,5,-5),
  "H2" = c(5,-10,5,5,-5),
  "H3" = c(-10,6,5,0,10)
)
tmpp
#    ID Date total_neg total_pos H1  H2  H3
# 1:  1    1         1         4  5   5 -10
# 2:  1    2         1         5  4 -10   6
# 3:  1    3         0         2  0   5   5
# 4:  2    1         0         4  5   5   0
# 5:  2    2         2         5 -5  -5  10

我想用NA 替换所有以H 开头的变量，其中total_neg == 1：

#    ID Date total_neg total_pos H1  H2  H3
# 1:  1    1         1         4  NA NA NA
# 2:  1    2         1         5  NA NA NA
# 3:  1    3         0         2  0   5   5
# 4:  2    1         0         4  5   5   0
# 5:  2    2         2         5 -5  -5  10

为什么这些不起作用？

tmpp %>%
  mutate_at(vars(matches("H")), ~ifelse( .$total_neg == 1, NA, .))

tmpp %>%
  mutate_at(vars(matches("H"),
            .funs = list(~ ifelse(.$total_neg == 1, NA, .))))
#im guessing the first dot in the ifelse statements above is referring to the H columns so I tried:
tmpp %>%
  mutate_at(vars(matches("H"),
                 .funs = list(~ ifelse(tmpp$total_neg == 1, NA, .))))

也很高兴看到across 版本，谢谢

【问题讨论】：

对于您的第一个选项，只需删除 .$...所以它将是 mutate_at(vars(matches("H")), ~ ifelse(total_neg == 1, NA, .))。但是既然你定义了一个data.table，为什么不自始至终使用data.table方法呢？

标签： r dplyr

【解决方案1】：

一个简单的 data.table 解决方案，一次和就地更新所有列，仅针对子集

tmpp[total_neg == 1, grep("^H", names(tmpp)) := NA]
tmpp
#    ID Date total_neg total_pos H1 H2 H3
# 1:  1    1         1         4 NA NA NA
# 2:  1    2         1         5 NA NA NA
# 3:  1    3         0         2  0  5  5
# 4:  2    1         0         4  5  5  0
# 5:  2    2         2         5 -5 -5 10

【讨论】：

【解决方案2】：

您不需要在dplyr 管道中使用$。在mutate_at/across 中，它指的是列值。试试看：

library(dplyr)
tmpp %>% mutate(across(starts_with('H'), ~replace(., total_neg == 1, NA)))

#   ID Date total_neg total_pos H1 H2 H3
#1:  1    1         1         4 NA NA NA
#2:  1    2         1         5 NA NA NA
#3:  1    3         0         2  0  5  5
#4:  2    1         0         4  5  5  0
#5:  2    2         2         5 -5 -5 10

【讨论】：

【解决方案3】：

您的猜测是正确的：在 purrr 样式的匿名函数内部（在您的 ~ 之后），. 指的是函数参数，它是一个单列，而不是您的数据框管道输入。解决方案是通过删除 .$ 来简化。

tmpp %>%
  mutate_at(vars(matches("H")), ~ifelse(total_neg == 1, NA, .))
#    ID Date total_neg total_pos H1 H2 H3
# 1:  1    1         1         4 NA NA NA
# 2:  1    2         1         5 NA NA NA
# 3:  1    3         0         2  0  5  5
# 4:  2    1         0         4  5  5  0
# 5:  2    2         2         5 -5 -5 10

如果你想修改“所有以H开头的变量”，我强烈建议使用starts_with("H")而不是matches("H")。

【讨论】：

【解决方案4】：

也许您可以在across() 中使用starts_with()。代码如下：

library(data.table)
library(tidyverse)
tmpp <- data.table(
  "ID" = c(1,1,1,2,2), 
  "Date" = c(1,2,3,1,2), 
  "total_neg" = c(1,1,0,0,2),
  "total_pos" = c(4,5,2,4,5),
  "H1" = c(5,4,0,5,-5),
  "H2" = c(5,-10,5,5,-5),
  "H3" = c(-10,6,5,0,10)
)
#Code
tmpp %>% 
  mutate(across(starts_with('H'),~ifelse(total_neg==1,NA,.)))

输出：

   ID Date total_neg total_pos H1 H2 H3
1:  1    1         1         4 NA NA NA
2:  1    2         1         5 NA NA NA
3:  1    3         0         2  0  5  5
4:  2    1         0         4  5  5  0
5:  2    2         2         5 -5 -5 10

【讨论】：