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dplyr包实用总结之mutate系列

mutate系列

mutate_if

mutate_if（）：转换由谓词函数(一个判断式，一个返回bool值的函数或者仿函数)选择的特定列

谓词函数，也叫判断函数（predicate function）

mutate_if（）转换数据类型，挺方便的

# 将所有因子列转化成字符
my_data %>% mutate_if(is.factor, as.character)
# 将左右数字列四舍五入
my_data %>% mutate_if(is.numeric, round, digits = 0)	

mutate_if（）应用于多个转换（Multiple transformations）

此时需要通过函数的list来传递,会创建新的变量名，一般是在需要修改的变量后加 _函数名的字样

scale2 <- function(x, na.rm = FALSE) (x - mean(x, na.rm = na.rm)) / sd(x, na.rm)
iris %>% mutate_if(is.numeric, list(scale2, log))

如果list里只有一个函数，它会直接修改已经存在的变量（in place），这时可以给它一个新的变量名则创建新的变量

iris %>% mutate_if(is.numeric, list(scale2))
iris %>% mutate_if(is.numeric, list(scale = scale2))

当然也可以使用purrr-style的公式

iris %>% mutate_if(is.numeric, list(~scale2(.), ~log(.)))

如果新的变量名也能修改，特别是与原变量会重合的时候

iris %>% mutate_if(is.numeric, list(scale = scale2, log = log))

mutate_at

将函数应用于使用字符向量选择的特定列

starwars %>% mutate_at(c("height", "mass"), scale2)

传递额外的参数

starwars %>% mutate_at(c("height", "mass"), scale2, na.rm = TRUE)

使用purrr-style

starwars %>% mutate_at(c("height", "mass"), ~scale2(., na.rm = TRUE))

可以在选择变量的时候，使用一下简单帮助函数来筛选，不过要记得使用vars()，vars()作用是选择变量。

iris %>% mutate_at(vars(matches("Sepal")), log)

其他常用的小函数

组装

bind_rows()

bind_cols() ：将多个data frame合成单个data frame

data_frame() : 将一系列列向量组合成data frame

as_data_frame() :将list转换成data frame

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Cobby-baby/p/12711883.html