在dplyr1.0中使用cur_data()与across()的适当时机

在dplyr 1.0中，cur_data()和across()是两个非常有用的函数，它们可以在数据处理过程中提供更灵活和高效的操作方式。

cur_data()函数用于引用当前数据框，它可以在管道操作中引用当前正在处理的数据框。这在需要在多个步骤中引用同一个数据框时非常有用。cur_data()函数可以与其他dplyr函数（如mutate()、filter()等）一起使用，以对当前数据框进行操作。

across()函数用于在多个列上应用相同的操作。它可以在数据框中选择多个列，并对这些列应用相同的函数或操作。这在需要对多个列进行相似操作时非常有用，可以避免重复编写代码。across()函数可以与其他dplyr函数（如mutate()、summarize()等）一起使用，以对多个列进行操作。

适当使用cur_data()和across()可以提高代码的可读性和效率。下面是它们的适用时机：

当需要在管道操作中引用当前正在处理的数据框时，可以使用cur_data()函数。例如，如果需要在多个步骤中对同一个数据框进行操作，可以使用cur_data()来引用该数据框，而不需要重复指定数据框的名称。

当需要对多个列应用相同的函数或操作时，可以使用across()函数。例如，如果需要对数据框中的多个列进行相似的变换操作，可以使用across()来选择这些列，并应用相同的函数或操作。

总结：在dplyr 1.0中，cur_data()和across()是非常有用的函数，它们可以提高数据处理的灵活性和效率。cur_data()用于引用当前数据框，而across()用于在多个列上应用相同的操作。合理使用这两个函数可以使代码更加简洁和易读。

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