从现有变量创建新变量的R函数

我有一个数据帧，当某些值基于有限数量的观测值时，我希望在其中抑制它们

我的数据集如下所示：

> GROUP <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F")
> AVERAGE <- c(100, 5, 10, 10, 5, 5)
> N_AVERAGE <- c(53, 5, 12, 20, 50, 2)
> df_average <- data.frame(GROUP , AVERAGE, N_AVERAGE)
> df_average
  GROUP AVERAGE N_AVERAGE
1     A     100        53
2     B       5         5
3     C      10        12
4     D      10        20
5     E       5        50
6     F       5         2

>组平均数N_平均数df_平均数df_平均数
团体平均数N_平均数
1 A 100 53
2 B 5 5
3 C 10 12
4d1020
5 E 5 50
6 F 5 2

我想创建一个新变量AVERAGE\u new，当“N\u AVERAGE”大于等于10时，它取“AVERAGE”的值。当“N_平均值”小于10时，我希望新变量为NA

这是我第一次尝试：

funct_suppress <- function(dataset #input dataset
                           , var_goal # variable to suppress based on other variable
                           , var_N # variable used to determine whether to suppress
                           , lower_bound) # lower_bound for var_N, when value is below lower_bound, suppress var_goal
{
  dataset <- dataset %>% 
    mutate(paste0(var_goal,"_new") = ifelse((var_N < lower_bound),NA, var_goal))
}
df_average <- funct_suppress(df_average, AVERAGE, AVERAGE_nw,N_AVERAGE,10) # suppress all AVERAGE when N_AVERAGE  < 10

funct\u suppress%
+选择（-var\u目标，-var\u N）
+ }
>df_平均值df_平均值
集团平均值N_平均值var_目标值nw
1 A 100 53 100
2 B 5 NA
3 C 10 12 10
4 D 10 20 10
5 E 5 50 5
6 F 5 2 NA

这确实有效，但我的新变量没有我想要的名称

我该怎么做？如果函数不是最有效的方法，我愿意接受其他建议。 但是，输入变量确实需要能够更改，因为我需要对多个具有不同变量名称的数据帧执行此任务

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谢谢大家!

您可以复制所有值，然后删除<10后的值

df_average$AVERAGE_new <- df_average$AVERAGE
df_average$AVERAGE_new[df_average$N_AVERAGE < 10] <- NA


 df_average
  GROUP AVERAGE N_AVERAGE AVERAGE_new
1     A     100        53         100
2     B       5         5          NA
3     C      10        12          10
4     D      10        20          10
5     E       5        50           5
6     F       5         2          NA

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df_average$average_new如果您的
dplyr
版本至少为0.7，您可以通过这种方式修改您的函数：

funct_suppress <- function(dataset #input dataset
                         , var_goal # variable to suppress based on other variable
                         , var_goal_nw # suppresses value of var_goal
                         , var_N # variable used to determine whether to suppress
                         , lower_bound) # lower_bound for var_N, when value is below lower_bound, suppress var_goal
  {

         var_goal <-  enquo(var_goal) 
         var_goal_nw <-  enquo(var_goal_nw)
         var_N = enquo(var_N)
         varname <- quo_name(var_goal_nw)

           dataset %>% 
               mutate(!!varname := ifelse((!!var_N < lower_bound),NA, !!var_goal))
}

funct\u谢谢，但我希望有一个函数或类似的东西来进行此更改。我在这里包含的示例非常简单，但实际上我需要对数据进行大量调整，并且我需要对大量数据集/变量进行调整。因此，我不希望每次都手动进行更改。如果代码的唯一问题是新列没有正确的名称，则可以在函数末尾添加类似的内容：
colnames（dataset）[colnames（dataset）=“var_goal_nw”]这是最简单的方法，但不起作用。我得到的错误是var_goal_nw不存在，并且“要替换的项目数不是替换长度的倍数”。我也尝试过使用重命名（from），但它也不起作用。。
funct_suppress <- function(dataset #input dataset
                         , var_goal # variable to suppress based on other variable
                         , var_goal_nw # suppresses value of var_goal
                         , var_N # variable used to determine whether to suppress
                         , lower_bound) # lower_bound for var_N, when value is below lower_bound, suppress var_goal
  {

         var_goal <-  enquo(var_goal) 
         var_goal_nw <-  enquo(var_goal_nw)
         var_N = enquo(var_N)
         varname <- quo_name(var_goal_nw)

           dataset %>% 
               mutate(!!varname := ifelse((!!var_N < lower_bound),NA, !!var_goal))
}