使用由另一列分组的两个参数的函数改变每一列

Question

以下数据集代表了我的情况：

library(dplyr)
df <- data_frame(
  G1 = rep(1:2, each = 10),
  G2 = rep(1:10, 2),
  C1 = rnorm(20),
  C2 = rnorm(20),
  C3 = rnorm(20),
  C4 = rnorm(20)
)

我要执行以下操作，

df %>%
  group_by(G1, G2) %>%
  mutate(
    C1 = C1 - C2,
    C2 = C2 - C2,
    C3 = C3 - C2,
    C4 = C4 - C2
  )

如果只有4列（C1、C2、C3和C4），我可以应用上面的解决方案。但是，我有很多列，对于每一列，我都需要执行相同的操作。有什么简洁明了的解决方案可以把这个问题扩展到很多列吗？

Answer 1

如果您能在希望改变的列名中找到一些共性，您可以利用 dplyr::mutate_at() :

df %>%
    group_by(G1, G2) %>%
    mutate_at(vars(starts_with("C")), funs(. - C2))

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因为 mutate() 按顺序操作和存储每列的结果，您有两种选择来解决这个问题。您可以使用 reorder(df, everything(), C2)，这样您的 C2 就是您的 data.frame 中的最后一行，或者像这样添加第二行：

set.seed(1)
library(dplyr)
df <- data_frame(
    G1 = rep(1:2, each = 10),
    G2 = rep(1:10, 2),
    C1 = rnorm(20, 0),
    C2 = rnorm(20, 1),
    C3 = rnorm(20, 10),
    C4 = rnorm(20, 100)
)


df %>%
    mutate_at(vars(starts_with("C"), -C2), funs(. - C2)) %>%
    mutate_at(vars(C2), funs(. - C2))

这只是对除第一行 C2 之外的每一列进行变异。然后第二行返回并在其他列被愉快地减去之后变异 C2 。

Answer 2

如何使用 data.table 指定您想要的列 .SDcols？

library(data.table)
cols <- colnames(df)[which(grepl("C",colnames(df)))]
dt <- setDT(df)[, lapply(.SD, function(x) x - C2), by=.(G1,G2), .SDcols = cols]

使用由另一列分组的两个参数的函数改变每一列

Mutate each column with function with two parameter grouped by another column

r

data-manipulation

dplyr

tidyr

tidyverse

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