R、dplyr：使用动态变量访问表名

Question

我正在尝试在 for 循环中使用动态变量来访问表名。 SO 上的其他问题（例如here、here 和here）似乎与使用动态变量访问列名有关。我正在使用 R v4.0.3 和 dplyr v1.0.2。

基本上，我从 .sav (SPSS) 文件导入，并试图将 400 多列拆分为较小的数据框，其中包含每个调查问题的信息。这部分有效，但我想做一些事情，比如为每个新数据框添加一个平均列。我目前正在尝试在分段 for 循环中执行此操作，但我无法使其正常工作。 （我也很乐意为另一个 for 循环或列表或其他内容中的每个新数据帧单独执行此操作，但如果我无法让另一个工作，我也看不出这将如何工作！）

稍微简化一下，原始文件中的列被命名为 QX.Y_Z，其中 Z 是 X 块中问题 Y 中的项目。

一些虚拟数据，设置2个问题的（sav-type）数据框，每个问题有两个项目：

    mydata=tibble(Q6.1_1_1=as.numeric(c(2, 1, 3, 1, 2, 3, 1, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2)),
              Q6.1_1_2=as.numeric(c(1, 3, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 1, 3, 1, 1, 1, 2)),
              Q7.1_1_1=as.numeric(c(1, 2, 1, 2, 1, 3, 3, 1, 2, 3, 2, 1, 3, 2)),
              Q7.1_1_2=as.numeric(c(3, 1, 3, 1, 2, 1, 3, 2, 3, 1, 3, 1, 1, 3)),
              )
    var_label(mydata$Q6.1_1_1)<-"Rate your effort - before."
    var_label(mydata$Q6.1_1_2)<-"Rate your effort - before." 
    var_label(mydata$Q7.1_1_1)<-"Rate your enthusiasm - before." 
    var_label(mydata$Q7.1_1_2)<-"Rate your enthusiasm - after." 
    val_labels(mydata$Q6.1_1_1)<-c(Low=1, Medium=2, High=3)
    val_labels(mydata$Q6.1_1_2)<-c(Low=1, Medium=2, High=3)
    val_labels(mydata$Q7.1_1_1)<-c(Low=1, Medium=2, High=3)
    val_labels(mydata$Q7.1_1_2)<-c(Low=1, Medium=2, High=3)

mydata
# A tibble: 14 x 4
     Q6.1_1_1   Q6.1_1_2   Q7.1_1_1   Q7.1_1_2
    <dbl+lbl>  <dbl+lbl>  <dbl+lbl>  <dbl+lbl>
 1 2 [Medium] 1 [Low]    1 [Low]    3 [High]  
 2 1 [Low]    3 [High]   2 [Medium] 1 [Low]   
 3 3 [High]   1 [Low]    1 [Low]    3 [High]  
 4 1 [Low]    1 [Low]    2 [Medium] 1 [Low]   
 5 2 [Medium] 1 [Low]    1 [Low]    2 [Medium]
 6 3 [High]   2 [Medium] 3 [High]   1 [Low]   
 7 1 [Low]    3 [High]   3 [High]   3 [High]  
 8 3 [High]   3 [High]   1 [Low]    2 [Medium]
 9 2 [Medium] 1 [Low]    2 [Medium] 3 [High]  
10 1 [Low]    3 [High]   3 [High]   1 [Low]   
11 1 [Low]    1 [Low]    2 [Medium] 3 [High]  
12 1 [Low]    1 [Low]    1 [Low]    1 [Low]   
13 2 [Medium] 1 [Low]    3 [High]   1 [Low]   
14 2 [Medium] 2 [Medium] 2 [Medium] 3 [High] 

从问题字符串中删除项目编号：

varlist<-mydata %>% 
  colnames() %>% 
  as_tibble() %>% 
  separate(value, "qno", sep="_", extra = "drop", fill="right") %>%
  unique() %>% 
  pull()

> varlist
[1] "Q6.1" "Q7.1"

生成子表：

for (v in varlist) {
  assign(paste0("table", v), select(mydata, matches(v)))
} 

这给了我称为 tableQ6.1 和 tableQ7.1 的子表。到目前为止，一切顺利。

但是，当我尝试在生成每个子表时为其添加平均列（给出每行的平均值）时，我找不到告诉 mutate() 使用动态名称的方法桌子。这些是我尝试过的几个选项，但我得到的（包括这些以及更多）都是错误，所以我一定遗漏了一些明显的东西：

for (v in varlist) {
  assign(paste0("table", v), select(mydata, matches(v)))
  tabname<-sym(paste0("table", v))
  mutate({{tabname}}, mean=rowMeans(across(where(is.numeric)), na.rm = FALSE))
}

for (v in varlist) {
  assign(paste0("table", v), select(mydata, matches(v)))
  tabname<-"table{v}" %>%
    mutate("mean{v}":=rowMeans(across(where(is.numeric)), na.rm = FALSE))
}

欢迎任何指导（包括关于这是否是最佳方法的更广泛的 cmets）！

Answer 1

您可以使用split.default 来拆分具有相似列名的数据框，然后对每个子集进行逐行平均。这将避免您创建中间数据帧和变量。

sapply(split.default(mydata, sub('\\..*', '', names(mydata))), rowMeans)

#       Q6  Q7
# [1,] 1.5 2.0
# [2,] 2.0 1.5
# [3,] 2.0 2.0
# [4,] 1.0 1.5
# [5,] 1.5 1.5
# [6,] 2.5 2.0
# [7,] 2.0 3.0
# [8,] 3.0 1.5
# [9,] 1.5 2.5
#[10,] 2.0 2.0
#[11,] 1.0 2.5
#[12,] 1.0 1.0
#[13,] 1.5 2.0
#[14,] 2.0 2.5