使用 dplyr::across 执行 dplyr::select答案

【问题标题】：Execute dplyr::select with dplyr::across使用 dplyr::across 执行 dplyr::select
【发布时间】：2020-08-29 01:28:15
【问题描述】：

我有一个数据（df_1）：

df_1 <- structure(list(var_1 = c(99.4726192392409, 25.9155194833875), 
var_2 = c(99.9599985964596, 20.3848657943308), var_3 = c(93.1612774543464, 
31.651863809675), var_4 = c(54.2802151478827, 81.9601702317595
), var_5 = c(88.1385736726224, 94.7823309898376), var_6 = c(83.7288120947778, 
72.2155329957604), groups = structure(c(1L, 1L), .Label = c("1", 
"2", "3"), class = "factor")), row.names = c(1L, 10L), class = "data.frame")

我试过了：

library(dplyr)

df_1 %>% 
  select_at(.vars = 'var_1')

      var_1
1  99.47262
10 25.91552

没关系。但是：

df_1 %>% 
  select(across(.cols = 'var_1'))

错误：across() 只能在 dplyr 动词中使用。

如何使用select 和across 调整最后一个函数？

【问题讨论】：

你能告诉你包的版本吗
@akrun dplyr ‘0.8.99.9002’
谢谢，我在他们的 github pagee 中没有找到任何带有 select 和 cross 的示例。我在cross.R中发现Because across()`在summarise()和#'mutate()这样的函数中使用，你不能选择或计算分组变量。`
可能在将来，他们可能会将该选项作为一种通用方式包含在内。弃用 _at/_all 表明所有函数的行为应该相似。
嗨@neves，您可能会发现row-wise 和column-wise 小插曲有助于理解across 的用例。

标签： r dplyr

【解决方案1】：

在select 或across 的github 页面中，没有将select 与across 一起使用的用例。根据?across文档

across() 可以轻松地将相同的转换应用于多个列，允许您在 summarise() 和 mutate() 中使用 select() 语义。 cross() 取代了“范围变体”系列，如 summarise_at()、summarise_if() 和 summarise_all()。有关详细信息，请参阅 vignette("colwise")。

未提及与select一起使用

在当前版本中，select 可以接受不带引号和带引号的变量

library(dplyr)
df_1 %>%
       select('var_1')
#     var_1
#1  99.47262
#10 25.91552

df_1 %>% 
     select('var_1', 'var_2')
#      var_1    var_2
#1  99.47262 99.96000
#10 25.91552 20.38487


df_1 %>% 
      select(var_1, var_2)

或者利用select_helpersstarts_with/ends_with/matches/contains

df1_1 %>% 
      select(starts_with('var'))
#       var_1    var_2
#1  99.47262 99.96000
#10 25.91552 20.38487

【讨论】：