结合 mutate(across) 和 case_when 根据条件用 0 填充多列

问题描述

在 dplyr 工作流中，当 newvar == 0 时，我尝试在数据帧的每一列中的 newvar == 0 之后粘贴 0，否则什么都不做。 我修改了 iris 数据集：

library(dplyr)
n <- 150 # sample size

iris1 <- iris %>% 
    mutate(id = row_number(),.before = Sepal.Length) %>% 
    mutate(newvar = sample(c(0,1),replace=TRUE,size=n),.before = Sepal.Length ) %>% 
    mutate(across(.[,3:ncol(.)],~ case_when(newvar==0 ~ 0)))

我尝试了类似 How to combine the across () function with mutate () and case_when () to mutate values in multiple columns according to a condition? 的解决方案。 我的理解：

1. 使用 .[,3:ncol(.)] 我在 newvar 列之后浏览列。
2. 使用 case_when(newvar==0 我尝试设置条件。
3. 在 ~ 0 之后使用 newvar==0，如果条件满足，我尝试说 paste 0。

我知道我做错了什么，但我不知道是什么！感谢您的帮助。

解决方法

.[,3:ncol(.)] 是列的值，而不是实际的列号。使用 3:ncol(.) 应该可以正常工作。

一般来说，最好避免按位置引用列，而是使用它们的名称。您可以在一次 mutate 调用中完成此操作。

library(dplyr)

n <- 150

iris %>% 
  mutate(id = row_number(),newvar = sample(c(0,1),replace=TRUE,size=n),across(Sepal.Length:Petal.Width,~ case_when(newvar==0 ~ 0,newvar == 1 ~ .)))