使用 purrr 遍历数据框中的多个（但不是全部）列

Question

我正在寻找一种简洁的方式来在 tidyverse 管道中同时处理多个列。问题是我不需要处理所有列：只有几个。

library(tidyverse)
mtcars <- mtcars %>% rownames_to_column(var = 'car')
str(mtcars)

'data.frame':   32 obs. of  12 variables:
 $ car : chr  "Mazda RX4" "Mazda RX4 Wag" "Datsun 710" "Hornet 4 Drive" ...
 $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
 $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
 $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
 $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
 $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
 $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
 $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
 $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
 $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
 $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

假设我想对 drat、qsec 和 gear 列执行一些操作。（例如，转换为字符。谁知道为什么）

动作不写3遍怎么行？也许使用 purrr()?

Answer 1

这里的 2 个关键函数是 map_at（或 map_if，如果我们不知道这些列，但我们对这些列有所了解，但不知道我们需要哪些）和 map_df（其中returns一个数据框而不是一个列表）。

遗憾的是，我看不到结合了两者的函数。但我们可以解决它。查看 map_df 的内部结构，它是一个常规的 map，最后添加了 bind_rows()。

这就是我们所需要的：

mtcars2 <- mtcars %>% 
  map_at(c('drat', 'qsec', 'gear'), as.character) %>% 
  bind_rows()

Answer 2

在 dplyr 中尝试 mutate_at:

mtcars %>% mutate_at(c("drat", "qsec", "gear"), as.character)

也可以这样写：

mtcars %>% mutate_at(vars(drat, qsec, gear), as.character)

Answer 3

基础 R 解决方案。我们可以使用lapply循环遍历列名并设计一个函数将目标列转换为字符。

mtcars[] <- lapply(colnames(mtcars),
                    function(x) {
                      y <- mtcars[[x]]
                      if (x %in% c("drat", "qsec", "gear")){
                        y <- as.character(y)
                      }
                      return(y)
                    })

str(mtcars)
# 'data.frame': 32 obs. of  12 variables:
#   $ car : chr  "Mazda RX4" "Mazda RX4 Wag" "Datsun 710" "Hornet 4 Drive" ...
# $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
# $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
# $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
# $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
# $ drat: chr  "3.9" "3.9" "3.85" "3.08" ...
# $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
# $ qsec: chr  "16.46" "17.02" "18.61" "19.44" ...
# $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
# $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
# $ gear: chr  "4" "4" "4" "3" ...
# $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

Answer 4

您还可以使用 purrr 中的 modify 或 modify_at，modify 函数与 map 类似，只是输出的格式与输入相同。

modify_at 将以与@g-grothendieck 的解决方案中的 mutate_at 相同的方式使用：

mtcars %>% modify_at(c("drat", "qsec", "gear"), as.character)

如果你使用 magrittr 你也可以这样做（这个覆盖 mtcars）：

mtcars[, c("drat", "qsec", "gear")] %<>% modify(as.character)

使用 purrr 遍历数据框中的多个（但不是全部）列

Iterate over several (but not all) columns in a data frame with purrr

r

dataframe

dplyr

purrr

tidyverse