R dataframe使用跨/ all_of / mutate_if从现有列创建多个新列

R dataframe使用跨/ all_of / mutate_if从现有列创建多个新列。

在R语言中，可以使用dplyr包中的mutate()函数和tidyselect包中的across()、all_of()和mutate_if()函数来从现有列创建多个新列。

跨(across)函数：跨函数用于选择多个列，并对这些列应用相同的操作。它接受一个或多个列名或选择器，并返回一个可以在mutate()函数中使用的选择器。例如，如果我们有一个名为df的数据框，其中包含列A、B和C，我们可以使用跨函数将这些列相加并创建一个新列D：

library(dplyr)

df <- df %>%
  mutate(across(c(A, B, C), ~ .x + 1, .names = "D_{.col}"))

上述代码将对列A、B和C中的每个元素加1，并将结果存储在新创建的列D_A、D_B和D_C中。

all_of()函数： all_of()函数用于在mutate()函数中引用一个或多个列名。它接受一个或多个列名，并返回一个可以在mutate()函数中使用的选择器。例如，如果我们有一个名为df的数据框，其中包含列A、B和C，我们可以使用all_of()函数将这些列相加并创建一个新列D：

library(dplyr)

df <- df %>%
  mutate(D = A + B + C)

上述代码将对列A、B和C中的每个元素相加，并将结果存储在新创建的列D中。

mutate_if()函数： mutate_if()函数用于根据条件选择特定类型的列，并对这些列应用相同的操作。它接受一个谓词函数和一个操作函数，并返回一个可以在mutate()函数中使用的选择器。例如，如果我们有一个名为df的数据框，其中包含数值型列和字符型列，我们可以使用mutate_if()函数将数值型列中的元素加1，并将结果存储在新创建的列中：

library(dplyr)

df <- df %>%
  mutate_if(is.numeric, ~ . + 1)

上述代码将对所有数值型列中的每个元素加1，并将结果存储在相应的新创建列中。

总结：使用跨/ all_of / mutate_if函数可以方便地从现有列创建多个新列。跨函数用于选择多个列并应用相同的操作，all_of函数用于在mutate()函数中引用列名，mutate_if函数用于根据条件选择特定类型的列并应用相同的操作。这些函数可以帮助我们在R中进行数据处理和转换操作。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云