使用循环[R]为每个四分位数组分配中值

我需要将数值变量分类为四分位数，并使用loop为四分位数组分配中值（因为我的原始数据集有很多变量）

我打算对许多变量进行以下操作：

data(iris)
iris%>%mutate(Sepal.Lengthq=as.factor(ntile(Sepal.Length,4)))%>%
  group_by(Sepal.Lengthq)%>%
  mutate(Sepal.Lengthq_median=median(Sepal.Length,na.rm=T)) 

我需要循环，所以我编写了如下代码：

quartilization=c("Sepal.Length","Sepal.Width")

for (i in seq_along(quartilization)){
  iris2=iris %>% 
    mutate(!!str_c(quartilization[i],"q"):=ntile(.[[quartilization[i]]],4)) %>% 
    group_by_at(vars(one_of(!!str_c(quartilization[i],"q")))) %>% 
    mutate(!!str_c(quartilization[i],"qn"):=median(.[[quartilization[i]]],na.rm=T)) %>%
    ungroup()
}

但是，1）它不返回“萼片长度Qn”，2）“萼片宽度Qn”在样本上是相同的值

我觉得中值函数的语法是错误的，但无法修复它

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如果有人能给我一些建议，我将不胜感激。谢谢。

当您使用

时，您引用的是整个数据帧，因此您在所有年份都会得到相同的值。使用

中值中的
.data
获取组中的数据

对于

循环，我使用

map\u dfc

而不是

，因为它更简单、更短。我还使用
transmute
而不是
mutate
，因为
mutate
每次都返回所有列，而
transmute
只返回可以绑定到原始数据帧的更改列

library(dplyr)
library(purrr)
library(stringr)

quartilization=c("Sepal.Length","Sepal.Width")

bind_cols(iris, map_dfc(quartilization, ~{
            iris %>%
             group_by(!!str_c(.x,"q") := ntile(.[[.x]],4)) %>%
             transmute(!!str_c(.x,"qn"):= median(.data[[.x]],na.rm=TRUE))
}))

美丽的。非常感谢。