使用purrr迭代数据帧中的多个（但不是所有）列_R_Dataframe_Dplyr_Tidyverse_Purrr

使用purrr迭代数据帧中的多个（但不是所有）列

r dataframe

使用purrr迭代数据帧中的多个（但不是所有）列,r,dataframe,dplyr,tidyverse,purrr,R,Dataframe,Dplyr,Tidyverse,Purrr,我正在寻找一种简洁的方式，在一个整洁的管道内同时使用多个立柱。问题是我不需要处理所有列：只需要处理几个列 library(tidyverse) mtcars <- mtcars %>% rownames_to_column(var = 'car') str(mtcars) 'data.frame': 32 obs. of 12 variables: $ car : chr "Mazda RX4" "Mazda RX4 Wag" "Datsun 710" "Hornet

我正在寻找一种简洁的方式，在一个整洁的管道内同时使用多个立柱。问题是我不需要处理所有列：只需要处理几个列

library(tidyverse)
mtcars <- mtcars %>% rownames_to_column(var = 'car')
str(mtcars)

'data.frame':   32 obs. of  12 variables:
 $ car : chr  "Mazda RX4" "Mazda RX4 Wag" "Datsun 710" "Hornet 4 Drive" ...
 $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
 $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
 $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
 $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
 $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
 $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
 $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
 $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
 $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
 $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

库（tidyverse）
mtcars%rownames\u到\u列（变量='car'）
str（mtcars）
“data.frame”：32 obs。在12个变量中：
$car:chr“马自达RX4”“马自达RX4 Wag”“Datsun 710”“大黄蜂4路”。。。
$mpg:num2122.821.418.718.1144.324.422.819.2。。。
$cyl:num 6 4 6 8 6 8 4 4 6。。。
$disp:num 160 108 258 360。。。
$hp:num 110 93 110 175 105 245 62 95 123。。。
$drat:num 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92。。。
$wt:num 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44。。。
$qsec:num 16.51718.619.417。。。
$vs:num 0 1 0 1 0 1 1 1 1。。。
$am:num 11 0 0 0 0 0 0。。。
$gear:num 4 4 3 3 3 4 4 4 4。。。
$carb:num 4 1 2 1 4 2 4。。。

假设我想对列

drat

、

qsec

和

gear

执行一些操作。（例如，转换为字符。谁知道为什么）

一个人怎么能不写三次动作呢？也许使用

purr（）

？

这里的两个关键函数是

map\u at

（或者

map\u if

如果我们不知道列，而是知道一些关于列的信息，但不知道我们需要哪些列）和

map\u df

（返回数据帧而不是列表）

不幸的是，我看不到一个结合了两者的函数。但我们可以解决这个问题。在

map\u df

上查看引擎盖下方，它是一个常规的

map

，最后添加了

bind\u rows（）

这就是我们所需要的：

mtcars2 <- mtcars %>% 
  map_at(c('drat', 'qsec', 'gear'), as.character) %>% 
  bind_rows()

mtcars2%
地图位于（c（'drat'，'qsec'，'gear'），作为字符）%>%
绑定_行（）

这里的两个关键函数是

map\u at

（或者

map\u if

如果我们不知道列，而是知道一些关于列的信息，但不知道需要哪些列）和

map\u df

（返回数据帧而不是列表）

不幸的是，我看不到一个结合了两者的函数。但我们可以解决这个问题。在

map\u df

上查看引擎盖下方，它是一个常规的

map

，最后添加了

bind\u rows（）

这就是我们所需要的：

mtcars2 <- mtcars %>% 
  map_at(c('drat', 'qsec', 'gear'), as.character) %>% 
  bind_rows()

mtcars2%
地图位于（c（'drat'，'qsec'，'gear'），作为字符）%>%
绑定_行（）

在dplyr中尝试在处进行变异：

mtcars %>% mutate_at(c("drat", "qsec", "gear"), as.character)

也可以这样写：

mtcars %>% mutate_at(vars(drat, qsec, gear), as.character)

在dplyr中尝试在处进行变异：

mtcars %>% mutate_at(c("drat", "qsec", "gear"), as.character)

也可以这样写：

mtcars %>% mutate_at(vars(drat, qsec, gear), as.character)

一个基本的解决方案。我们可以使用

lappy

循环遍历列名，并设计一个函数将目标列转换为字符

mtcars[] <- lapply(colnames(mtcars),
                    function(x) {
                      y <- mtcars[[x]]
                      if (x %in% c("drat", "qsec", "gear")){
                        y <- as.character(y)
                      }
                      return(y)
                    })

str(mtcars)
# 'data.frame': 32 obs. of  12 variables:
#   $ car : chr  "Mazda RX4" "Mazda RX4 Wag" "Datsun 710" "Hornet 4 Drive" ...
# $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
# $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
# $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
# $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
# $ drat: chr  "3.9" "3.9" "3.85" "3.08" ...
# $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
# $ qsec: chr  "16.46" "17.02" "18.61" "19.44" ...
# $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
# $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
# $ gear: chr  "4" "4" "4" "3" ...
# $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

mtcars[]基本的R解决方案。我们可以使用lappy
循环遍历列名，并设计一个函数将目标列转换为字符
mtcars[] <- lapply(colnames(mtcars),
                    function(x) {
                      y <- mtcars[[x]]
                      if (x %in% c("drat", "qsec", "gear")){
                        y <- as.character(y)
                      }
                      return(y)
                    })

str(mtcars)
# 'data.frame': 32 obs. of  12 variables:
#   $ car : chr  "Mazda RX4" "Mazda RX4 Wag" "Datsun 710" "Hornet 4 Drive" ...
# $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
# $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
# $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
# $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
# $ drat: chr  "3.9" "3.9" "3.85" "3.08" ...
# $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
# $ qsec: chr  "16.46" "17.02" "18.61" "19.44" ...
# $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
# $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
# $ gear: chr  "4" "4" "4" "3" ...
# $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

mtcars[]您也可以使用modify
或modify_at
从purr
，modify
函数与map
类似，只是输出的格式与输入相同
modify_at
的使用方法与@g-grothendieck解决方案中的mutate_at
相同：
mtcars %>% modify_at(c("drat", "qsec", "gear"), as.character)

如果您使用magrittr
，您也可以这样做（此项覆盖mtcars
）：
mtcars[，c（“drat”、“qsec”、“gear”）]%%修改（如字符）
您也可以从purrr
使用modify
或modify\u，除了输出格式与输入格式相同外，modify
功能与map
类似
modify_at
的使用方法与@g-grothendieck解决方案中的mutate_at
相同：
mtcars %>% modify_at(c("drat", "qsec", "gear"), as.character)

如果您使用magrittr
，您也可以这样做（此项覆盖mtcars
）：
mtcars[，c（“drat”、“qsec”、“gear”）]%%修改（如字符）
我很确定有一个基本的R解决方案。但正如我所想，它比它的整洁的对应物要麻烦一些。是的，我同意。mutate_at和map_at更简洁。我确信有一个基本的R解决方案。但正如我所想，它比它的整洁的对应物要麻烦一些。是的，我同意。mutate_at和map_at更简洁。您正在寻找modify_at
，map
函数族的思想是具有固定的输出，modify
函数族的思想是具有相同的输出和输入格式。在这种情况下，mutate_at
也可以正常工作（我认为modify_at
和mutate_at
在data.frames上的行为是相同的，但是mutate
家族只在data.frames上工作）您正在寻找的modify_at
，map
家族函数的思想是有一个固定的输出，modify
系列的思想是使输出和输入具有相同的格式。在这种情况下，mutate_at
也可以正常工作（我认为modify_at
和mutate_at
在data.frames上的行为相同，但mutate
系列仅在data.frames上工作）