将dplyr的_if（）函数（如mutate_if（））与负谓词函数一起使用

根据：

那么我如何使用逆形式呢？我想将所有非数字值转换为字符，因此我考虑执行以下操作：

iris %>% mutate_if(!is.numeric, as.character)
#> Error in !is.numeric : invalid argument type

但这不起作用。或者只选择所有非数值变量：

iris %>% select_if(!is.numeric)
#> Error in !is.numeric : invalid argument type

也不行

如何使用dplyr函数，如mutate_if、select_if和arrange_if

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编辑：这可能会在即将发布的dplyr 1.0.0:中得到解决。

可能是一个很好的建议，可以添加到他们的包中，因此可以在GitHub上随意打开一个问题

现在，您可以“动态”编写函数：

iris %>% mutate_if(function(x) !is.numeric(x), as.character)
iris %>% select_if(function(x) !is.numeric(x))

这甚至可能更安全，但不确定“如果”内部如何工作：

iris %>% mutate_if(function(...) !is.numeric(...), as.character)
iris %>% select_if(function(...) !is.numeric(...))

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我们可以在tidyverse中对匿名函数使用速记符号~

或者在没有匿名函数的情况下，使用purrr中的否定

除了否定外，从R开始的否定也起作用

iris %>%
   mutate_if(Negate(is.numeric), as.character)

相同的表示法，适用于select_if/arrange_if

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非常好的选择，非常感谢！尽管如此，选择_if！是的，那就好了。我想我现在会选择否定。

library(dplyr)
iris %>% 
     mutate_if(~ !is.numeric(.), as.character)

library(purrr)
iris %>%
     mutate_if(negate(is.numeric), as.character)

iris %>%
   mutate_if(Negate(is.numeric), as.character)

iris %>%
     select_if(negate(is.numeric))%>%
     head(2)
#  Species
#1  setosa
#2  setosa