使用存储在不同dataframe中的值对dataframe的列进行变异

我创建了两个数据帧，其中

df.1

包含我的主要数据

ID  A_ratio   B_ratio  C_ratio
1    0.9       7.6      3.5
2    3.1       4.4      0.7     
3    6.3       8.2      1.2

数据帧

cut

仅包含一行

A_cut  B_cut  C_cut
 4.5    5.3    2.0

现在我想使用

cut

中存储的值对

df

进行二值化，将

X\u比率X\u cut

转换为

0

。新列可以称为

xu-bin

。我尝试了以下

dplyr

方法：

df.2 <- df.1 %>%
  mutate(across(ends_with("ratio"), ~if_else(. <= get(cut[str_replace(cur_column(),"ratio","cut")]), 1, 0)
            .names = "{.col}_bin"))%>%
  rename_with(~str_replace(.,"_ratio",""),contains("_ratio_"))
  select(ID, ends_with("bin"))

---

提前多谢

在

.names

之前缺少

，

，如果我们从

cut

中提取列，我们不需要任何

get

，同时使用

transmute

而不是

mutate

，只返回所需的列，这样就可以删除

select

的最后一步

library(dplyr)
library(stringr)
df.1 %>%
  transmute(ID, across(ends_with("ratio"), 
      ~if_else(. <=  cut[[str_replace(cur_column(),"ratio","cut")]], 
            1, 0),
        .names = "{.col}_bin")) %>% 
   rename_with(~str_replace(.,"_ratio",""),contains("_ratio_"))

---

当我们返回二进制列时，

if_else

不是真正需要的。可以使用

作为.integer将逻辑向量强制为二进制，或使用
+（

基本答案：

df.1[-1] <- +(sweep(df.1[-1], 2, unlist(cut), `<=`))
df.1

#  ID A_ratio B_ratio C_ratio
#1  1       1       0       0
#2  2       1       1       1
#3  3       0       0       1

df.1[-1]purrr

df33001

由（v1.0.0）于2021-04-02创建。
啊，非常感谢你的回答，效果非常好。也感谢你的非常有用的评论，从现在起，我一定会尝试遵循它们！谢谢！不知道有这么简单优雅的方法使用base R！
#  ID A_bin B_bin C_bin
#1  1     1     0     0
#2  2     1     1     1
#3  3     0     0     1

df.1 %>%
  transmute(ID, across(ends_with("ratio"), 
      ~as.integer(. <=  cut[[str_replace(cur_column(),"ratio","cut")]]),
        .names = "{.col}_bin")) %>% 
   rename_with(~str_replace(.,"_ratio",""),contains("_ratio_"))

df.1 <- structure(list(ID = 1:3, A_ratio = c(0.9, 3.1, 6.3), B_ratio = c(7.6, 
4.4, 8.2), C_ratio = c(3.5, 0.7, 1.2)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))

cut <- structure(list(A_cut = 4.5, B_cut = 5.3, C_cut = 2), class = "data.frame",
row.names = c(NA, 
-1L))

df.1[-1] <- +(sweep(df.1[-1], 2, unlist(cut), `<=`))
df.1

#  ID A_ratio B_ratio C_ratio
#1  1       1       0       0
#2  2       1       1       1
#3  3       0       0       1