在 dplyr 中使用列号答案

【问题标题】：Using column numbers in dplyr across在 dplyr 中使用列号
【发布时间】：2020-11-21 20:08:34
【问题描述】：

library(tidyverse, warn.conflicts = TRUE)
#> Warning: package 'tidyverse' was built under R version 3.6.3
#> Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.6.3
#> Warning: package 'tidyr' was built under R version 3.6.3
#> Warning: package 'purrr' was built under R version 3.6.3
#> Warning: package 'dplyr' was built under R version 3.6.3
#> Warning: package 'stringr' was built under R version 3.6.3
#> Warning: package 'forcats' was built under R version 3.6.3
df <- tibble(x = 1:10, y = 11:20, z = rep(1:2, each = 5),a = runif(10))
df %>% mutate(across(c(x, a), ~ .x / y))
#> # A tibble: 10 x 4
#>         x     y     z      a
#>     <dbl> <int> <int>  <dbl>
#>  1 0.0909    11     1 0.0885
#>  2 0.167     12     1 0.0464
#>  3 0.231     13     1 0.0586
#>  4 0.286     14     1 0.0590
#>  5 0.333     15     1 0.0111
#>  6 0.375     16     2 0.0595
#>  7 0.412     17     2 0.0320
#>  8 0.444     18     2 0.0311
#>  9 0.474     19     2 0.0386
#> 10 0.5       20     2 0.0236

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 8 月 1 日创建}

从上面的例子中，我想将列 x 和 a 除以 y 行。建议的方法在此页面上Click here 但我必须使用列名作为跨函数的参数。有什么办法，我可以使用列号而不是他们的名字吗？如果我能对 cross 的所有实例使用这个技巧，我将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r dplyr across

【解决方案1】：

我们可以用列索引替换不带引号的名称

library(dplyr)
df %>%
      mutate(across(c(1, 4), ~ .x / y))
# A tibble: 10 x 4
#        x     y     z        a
#    <dbl> <int> <int>    <dbl>
# 1 0.0909    11     1 0.0470  
# 2 0.167     12     1 0.000267
# 3 0.231     13     1 0.0453  
# 4 0.286     14     1 0.0327  
# 5 0.333     15     1 0.0382  
# 6 0.375     16     2 0.0453  
# 7 0.412     17     2 0.0105  
# 8 0.444     18     2 0.0329  
# 9 0.474     19     2 0.0396  
#10 0.5       20     2 0.0249

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用列名

df2 <- df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(across(c(x,a), ~ .x/y))
df2
# A tibble: 10 x 4
# Rowwise: 
#   x     y     z         a
# <dbl> <int> <int>     <dbl>
# 1 0.0909    11     1 0.0889   
# 2 0.167     12     1 0.0751   
# 3 0.231     13     1 0.0634   
# 4 0.286     14     1 0.0626   
# 5 0.333     15     1 0.0122   
# 6 0.375     16     2 0.0147   
# 7 0.412     17     2 0.00868  
# 8 0.444     18     2 0.0000776
# 9 0.474     19     2 0.0349   
# 10 0.5      20     2 0.00526

【讨论】：