mutate_at 函数是 dplyr 中的一个函数,用于对数据框中的多个列应用相同的函数。在 dplyr 的新版本中,mutate_at 已经被 across 函数取代,但了解 mutate_at 仍然有助于理解 dplyr 的演变和 across 的用法。 基础概念 mutate_at 函数允许你选择数据框中的某些列,并对这些列应用指定的函数。你可以使用
R中的dplyr包是一个流行的数据处理工具包,它提供了一组简单而一致的函数,用于对数据进行转换、过滤、排序和汇总等操作。其中的mutate_at函数可以用来对指定列进行变换。 具体而言,mutate_at函数可以用来对数据框中指定的多个列进行变换操作。它可以通过列名的正则表达式匹配、位置索引或逻辑条件来选择需要进行变换的列。
df %>% mutate_if(is.numeric, mean, na.rm = TRUE) # -> df %>% mutate(across(where(is.numeric), mean, na.rm = TRUE)) df %>% mutate_at(vars(c(x, starts_with("y"))), mean) # -> df %>% mutate(across(c(x, starts_with("y")), mean, na.rm = TRUE)) df %>% muta...
2、数据分组、汇总函数group_by、summarise 其他延展函数 group_by_all、group_by_if、group_by_at(将在后续文章中解析) group_by函数按照某个变量分组,对于数据集本身并不会发生什么变化,只有在与mutate(), arrange() 和 summarise() 函数结合应用的时候会体现出它的优越性,将会对这些 tbl 类数据执行分组操作 ...
mutate_at(iris, vars(Species), as.character) arrange函数按照指定列进行排序 arrange函数类似base函数中的order()函数,默认是升序,可以加desc参数进行降序,操作用法上比order简洁了不少 select(iris, starts_with("Sepal")) %>% arrange(desc(Sepal.Length)) ...
mutate_at(iris, vars(Species), as.character) arrange函数按照指定列进行排序 arrange函数类似base函数中的order()函数,默认是升序,可以加desc参数进行降序,操作用法上比order简洁了不少 select(iris, starts_with("Sepal")) %>% arrange(desc(Sepal.Length)) ...
有filter_at，它可以用来过滤任何值大于或等于2的行，然后na_if可以类似地通过mutate_at应用，因此我们...
mydata11<- mutate_all(mydata, funs("new"=.*1000)) 1. 实例30:计算变量的排名 假设您需要计算变量Y2008至Y2010的排名。添加排名到列尾。 mydata17<- mutate_at(mydata, vars(Y2008:Y2010), funs(Rank=min_rank(.))) 1. 您在阅读中,有什么见解,请评论。
Mutate Function in R is used to create new variable or column to the dataframe in R. Dplyr package in R is provided with mutate(), mutate_all(), mutate_at()
mutate()和transmute()的scoped变体可以轻松地将相同的转换应用于多个变量。有以下三种变体: _all 影响每个变量 _at 影响使用字符向量或 vars() 选择的变量 _if 影响使用谓词函数选择的变量: 用法 mutate_all(.tbl, .funs,...) mutate_if(.tbl, .predicate, .funs,...) ...