将mutate_if()与mutate_all()配合使用生成NAs列

在R语言中，mutate_if()和mutate_all()是dplyr包中的两个函数，它们可以用于生成包含缺失值（NAs）的新列。

1. mutate_if()函数允许我们在满足特定条件的列上应用函数，并将结果存储在新列中。例如，我们可以使用以下代码在数据框中的所有字符列上应用as.factor函数，并将结果存储在新的列中：

library(dplyr)

df <- df %>%
  mutate_if(is.character, as.factor)

上述代码使用is.character作为条件来选择所有字符列，并将其转换为因子。您可以根据需要更改条件。

1. mutate_all()函数允许我们在所有列上应用相同的函数，并将结果存储在新列中。例如，我们可以使用以下代码将数据框中的所有数值列的值乘以2，并将结果存储在新的列中：

df <- df %>%
  mutate_all(~ . * 2)

上述代码使用lambda表达式~ . * 2作为函数应用于所有列的方式，该表达式将每个元素乘以2。您可以根据需要更改表达式。

这两个函数的应用场景包括但不限于：

• 数据清洗和预处理：可以根据列的特定条件或所有列应用函数，对数据进行清洗和转换。
• 特征工程：可以使用这些函数创建新的特征列，用于模型训练和预测。
• 数据转换：可以在数据分析和可视化过程中使用这些函数来转换和处理数据。

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