dplyr mutate_each_标准评估 [英] dplyr mutate_each_ standard evaluation

问题描述

我正在欺骗我的大脑，在dplyr中的mutate_each_的SE实现。我想做的是从DF中的每一列中减去一列DF中的一个值。

这是我正在寻找的最小工作示例要完成，使用虹膜数据集（我删除'物种'列，使其全部为数字）。我从每一列减去Petal.Width列。但是我需要列名作为变量，例如My.Petal.Width

 ＃删除Species列，因此我们只有数字数据
 iris_numeric<  -  iris％>％select（-Species）
 
＃这是所需的结果，使用NSE 
 result_NSE<  -  iris_numeric ％>％mutate_each（funs（。 - 'Petal.Width`））
 
＃这是我尝试使用SE 
 SubtractCol<  - Petal.Width
 result_SE<  -  iris_numeric％>％mutate_each_（funs（。 -  as.name（SubtractCol）））
 
＃第二次尝试
 SubtractCol<  - Petal.Width
列<  -  colnames（iris_numeric）
 mutate_call = lazyeval :: interp（〜。-a，a = as.name（SubtractCol））
 result_SE<  -  iris_numeric％>％mutate_each_点= setNames（列表（mutate_call），列））
  

我收到各种错误：

  colwise_（tbl，funs_（funs），vars）中的错误：
参数vars缺少，没有默认
 
 mutate_each_（。，.do中的错误） ts = setNames（list（mutate_call），Columns））：
 unused参数（.dots = setNames（list（mutate_call），Columns））
  

请帮忙，谢谢提前。

解决方案

你正在寻找什么是SE版本的 funs ，即 funs _ ：

 库（lazyeval）; library（dplyr）
 SubtractCol<  - Petal.Width
 iris％>％mutate_each（funs_（interp（〜。-x，x = as.name（SubtractCol）））， - ）％>％head 
＃Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width物种
＃1 4.9 3.3 1.2 0 setosa 
＃2 4.7 2.8 1.2 0 setosa 
 ＃3 4.5 3.0 1.1 0 setosa 
＃4 4.4 2.9 1.3 0 setosa 
＃5 4.8 3.4 1.2 0 setosa 
＃6 5.0 3.5 1.3 0 setosa 
  

如果您想将我所写的-Species作为-Species提供，您将使用 mutate_each _ 一个字符串/变量。

请注意， mutate_each _

中没有 .dot code>和 summarise_each _ 。

I'm racking my brain over the SE implementation of mutate_each_ in dplyr. What I want to do is to subtract the value in one column in a DF from every column in the DF.

Here is a minimum working example of what I'm looking to accomplish, using the iris dataset (I remove the 'Species' column so that it is all numeric). I subtract the Petal.Width column from every column. But I need the column name to be a variable, such as "My.Petal.Width"

# Remove Species column, so that we have only numeric data
iris_numeric <- iris %>% select(-Species)

# This is the desired result, using NSE
result_NSE <- iris_numeric %>% mutate_each(funs(. - `Petal.Width`))

# This is my attempt at using SE 
SubtractCol <- "Petal.Width"
result_SE <- iris_numeric %>% mutate_each_(funs(. - as.name(SubtractCol)))

# Second attempt
SubtractCol <- "Petal.Width"
Columns <- colnames(iris_numeric)
mutate_call = lazyeval::interp(~.-a, a = as.name(SubtractCol))
result_SE <- iris_numeric %>% mutate_each_(.dots = setNames(list(mutate_call), Columns))

I get various errors:

Error in colwise_(tbl, funs_(funs), vars) : 
  argument "vars" is missing, with no default

Error in mutate_each_(., .dots = setNames(list(mutate_call), Columns)) : 
  unused argument (.dots = setNames(list(mutate_call), Columns))

Please help and many thanks in advance.

解决方案

What you are looking for is the SE version of funs, i.e. funs_:

library(lazyeval); library(dplyr)
SubtractCol <- "Petal.Width"
iris %>% mutate_each(funs_(interp(~.-x, x = as.name(SubtractCol))), -Species) %>% head
#  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#1          4.9         3.3          1.2           0  setosa
#2          4.7         2.8          1.2           0  setosa
#3          4.5         3.0          1.1           0  setosa
#4          4.4         2.9          1.3           0  setosa
#5          4.8         3.4          1.2           0  setosa
#6          5.0         3.5          1.3           0  setosa

You would use mutate_each_ if you wanted to supply what I wrote as "-Species" as a string/variable.

Note that there's no .dots argument in mutate_each_ and summarise_each_.

这篇关于dplyr mutate_each_标准评估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！