R 对mutate中具有类似模式的列的引用

我有很多专栏，像pr_1，pr_2，pr_3，。。。。我想在

mutate

中用

ifelse

使用它们相似的模式（或索引），而不是像下面那样写入所有列名

df<- data.frame(p=c(1,2,3), pr_1=c(1,4,5), pr_2=c(0,1,6), pr_3=c(0,1,4))

df <- df %>% 
 mutate(green=(ifelse(p < pr_1 | p < pr_2 | p < pr_3, 0 , 1)))

df1）cur_数据在dplyr 1.0中，我们可以使用
cur_数据（）
在
rowwise
中引用当前行。（如果只有p列，而pr列和p列排在第一位，我们可以交替使用
cur_data（）[-1]
替换
select
）

3）c_跨我们也可以使用dplyr 1.0
c_跨
。我们已经演示了如何使用
if_else
，但是我们可以使用
+！任何（…）
如上所述

df %>%
  rowwise %>%
  mutate(green = if_else(any(p < c_across(starts_with("pr"))), 0, 1)) %>%
  ungroup

df%>%
行%>%
突变（绿色=if_else（任何（p%
解组

给予：

# A tibble: 3 x 5
      p  pr_1  pr_2  pr_3 green
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
1     1     1     0     0     1
2     2     4     1     1     0
3     3     5     6     4     0

  p pr_1 pr_2 pr_3 green
1 1    1    0    0     1
2 2    4    1    1     0
3 3    5    6    4     0

# A tibble: 3 x 5
      p  pr_1  pr_2  pr_3 green
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1     0     0     1
2     2     4     1     1     0
3     3     5     6     4     0

#一个tible:3 x 5
p pr_1 pr_2 pr_3绿色
1     1     1     0     0     1
2     2     4     1     1     0
3     3     5     6     4     0
1）cur_数据在dplyr 1.0中，我们可以使用
cur_数据（）
在行方向

中引用当前行。（如果只有p列，而pr列和p列排在第一位，我们可以交替使用

cur_data（）[-1]

替换

select

）

3）c_跨我们也可以使用dplyr 1.0

c_跨

。我们已经演示了如何使用

if_else

，但是我们可以使用

+！任何（…）

如上所述

df %>%
  rowwise %>%
  mutate(green = if_else(any(p < c_across(starts_with("pr"))), 0, 1)) %>%
  ungroup

df%>%
行%>%
突变（绿色=if_else（任何（p%
解组

给予：

# A tibble: 3 x 5
      p  pr_1  pr_2  pr_3 green
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
1     1     1     0     0     1
2     2     4     1     1     0
3     3     5     6     4     0

  p pr_1 pr_2 pr_3 green
1 1    1    0    0     1
2 2    4    1    1     0
3 3    5    6    4     0

# A tibble: 3 x 5
      p  pr_1  pr_2  pr_3 green
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1     0     0     1
2     2     4     1     1     0
3     3     5     6     4     0

#一个tible:3 x 5
p pr_1 pr_2 pr_3绿色
1     1     1     0     0     1
2     2     4     1     1     0
3     3     5     6     4     0

在R基中，您可以选择带有

grep

的列，将它们与

p

列进行比较，并使用

行和

cols <- grep('pr', names(df))
df$green <- +(rowSums(df$p < df[cols]) == 0)

---

cols在以R为底的列中，您可以选择带有
grep
的列，将它们与
p
列进行比较，并使用
行和

cols <- grep('pr', names(df))
df$green <- +(rowSums(df$p < df[cols]) == 0)

cols谢谢！在第一个解决方案中，
cur\u data
需要什么包？有没有办法在第一个解决方案中用除0和1以外的数字定义绿色变量？使用cur_data（）需要dplyr 1.0或更高版本。这个版本现在应该在CRAN上。使用if_else（any（…），…）返回0和1以外的结果。请参阅（3）我们在哪里使用该样式。谢谢！在第一个解决方案中，
cur\u data
需要什么包？有没有办法在第一个解决方案中用除0和1以外的数字定义绿色变量？使用cur_data（）需要dplyr 1.0或更高版本。这个版本现在应该在CRAN上。使用if_else（any（…），…）返回0和1以外的结果。请参见（3）我们在何处使用该样式。