dplyr使用列名称的字符向量进行变异 [英] dplyr mutate using character vector of column names

问题描述

data是一个data.frame，包含：date，a，b，c，d列。后4个是数字

data is a data.frame containing: date, a, b, c, d columns. Last 4 is numeric

Y.columns <- c("a")
X.columns <- c("b","c","d")

我需要什么：

data.mutated <- data %>% 
  mutate(Y = a, X = b+c+d) %>%
  select(date,Y,X)

但我想从字符向量传递mutate参数，
i尝试了以下操作：

but i would like to pass mutate arguments from character vector, i tried the following:

Y.string <- paste(Y.columns, collapse='+')

X.string <- paste(X.columns, collapse='+')

data.mutated <- data %>% 
  mutate(Y = UQ(Y.string), X = UQ(X.string)) %>%
  select(date,Y,X)

但这没有用。

推荐答案

要将tidyeval与 UQ 一起使用，您首先需要使用 rlang 中的 parse_quosure 将表达式解析为等价的（使用 mtcars ，因为OP的问题不可重现）：

To use tidyeval with UQ, you need to first parse your expressions to a quosure with parse_quosure from rlang (Using mtcars as example, since OP's question is not reproducible):

Y.columns <- c("cyl")
X.columns <- c("disp","hp","drat")

Y.string <- paste(Y.columns, collapse='+')

X.string <- paste(X.columns, collapse='+')

library(dplyr)
library(rlang)

mtcars %>% 
  mutate(Y = UQ(parse_quosure(Y.string)), 
         X = UQ(parse_quosure(X.string))) %>%
  select(Y,X)

或带有 !! ：

mtcars %>% 
  mutate(Y = !!parse_quosure(Y.string), 
         X = !!parse_quosure(X.string)) %>%
  select(Y,X)

结果：

   Y      X
1  6 273.90
2  6 273.90
3  4 204.85
4  6 371.08
5  8 538.15
6  6 332.76
7  8 608.21
8  4 212.39
9  4 239.72
10 6 294.52
...

注意：

mutate _ 有现在已弃用，所以我认为使用 quosure 和 UQ 的tidyeval是新的解决方法。

mutate_ has now deprecated, so I think tidyeval with quosure's and UQ is the new way to go.

这篇关于dplyr使用列名称的字符向量进行变异的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！