R 基于列类有条件地改变列

我的问题是基于之前发布在这里的主题：

假设我有一个tibble，如下所示：

id   char_var_1   char_var_2   num_var_1   num_var_2  ... x_var_n
1       ...           ...         ...         ...           ...
2       ...           ...         ...         ...           ...
3       ...           ...         ...         ...           ...

其中，

id

是键，

char\u var\u x

是字符变量，

num\u var\u x

是数字变量。我总共有346列，我想写一个函数来缩放除

id

列之外的所有数值变量。我正在寻找一种优雅的方法，使用管道和dplyr函数对这些列进行变异

显然，以下方法适用于所有数值变量：

pre_process_data <- function(dt)
{
  # scale numeric variables
  dt %>% mutate_if(is.numeric, scale)
}

pre_process_data%mutate_if（is.numeric，scale）
}

---

但我正在寻找一种方法，从缩放中排除

id

列，保留原始值，同时缩放所有其他数值变量。有一种优雅的方法可以做到这一点吗？

这不是一种规范的方法，但只要稍微做点修改，您就可以通过

mutate_at

实现这一点，方法是使用

对列的整数索引进行变异，该
带有手动构造的列选择条件：

df = data.frame(id = 1:3, a = letters[1:3], b = 2:4)
df %>% 
    mutate_at(vars(which(sapply(., is.numeric) & names(.) != 'id')), scale)

#  id a  b
#1  1 a -1
#2  2 b  0
#3  3 c  1

请尝试以下内容，答案与帖子类似：

“把你感兴趣的专栏变成一个角色，然后把它改回来”怎么样

您可以使用dplyr的

dt%>%select（-id）
不适合你吗？
dt%>%mutate（id=as.character（id））%%>%mutate\u if（is.numeric，scale）%%>%mutate（id=as.numeric（id））
？@JakeKaupp请作为答案提交。我认为在另一列中，多行与
id
列共享相同值的情况下，这不起作用
all（col！=.$id）
在这种情况下将计算为
FALSE
。我认为应该是：
df%>%mutate\u如果（函数（col）是.numeric（col）&！all（col=.$id），scale）
library(dplyr)

# Using @Psidom's example data: https://stackoverflow.com/a/48408027

df %>%
  mutate_if(function(col) is.numeric(col) &
              !all(col == .$id), scale)
#   id a  b
# 1  1 a -1
# 2  2 b  0
# 3  3 c  1

  dt %>%
    mutate(id = as.character(id)) %>% 
    mutate_if(is.numeric, scale) %>% 
    mutate(id = as.numeric(id))

df %>% mutate(across(c(where(is.numeric),-id),scale))