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Accepted
xiaodai
Asked: 2024-09-22 16:11:39 +0800 CST

如何从“mutate”中的一个函数返回多列并允许我命名输出列？

  • 772

考虑以下代码：

library(dplyr)
a = data.frame(a = 1:3)
abc = \(x) data.frame(x/2, x/3)
a %>% 
  mutate(abc(a))

返回

  a x.2       x.3
1 1 0.5 0.3333333
2 2 1.0 0.6666667
3 3 1.5 1.0000000

但我无法控制名称，因为我想为它们分配其他名称。

解决这个问题的一种方法是将返回类型abc命名为，但这并不理想，因为我可能想要abc在两组变量上运行

a %>% 
  mutate(abc(a), abc(b))

另一种方法当然是rename在每次运行后都进行，abc但这可能会不稳定。

有没有办法给输出命名abc？例如

a %>% 
  mutate(c("a1","a2") := abc(a), c("b1","b2") := abc(b))

但上述:=语法不起作用。

6 个回答

  1. 尝试.unpack=的参数across。这abc是问题中未修改的函数。

    namefn <- function(prefix, x) paste0(prefix, seq_along(x))
a %>%
  mutate(across(a, abc, .unpack = "{namefn('a', inner)}"),
         across(a, abc, .unpack = "{namefn('b', inner)}"))
##   a  a1        a2  b1        b2
## 1 1 0.5 0.3333333 0.5 0.3333333
## 2 2 1.0 0.6666667 1.0 0.6666667
## 3 3 1.5 1.0000000 1.5 1.0000000

    或者可能是这种变体：

    a %>%  mutate(b = a, across(a:b, abc, .unpack = "{outer}{seq_along(inner)}"))
##   a b  a1        a2  b1        b2
## 1 1 1 0.5 0.3333333 0.5 0.3333333
## 2 2 2 1.0 0.6666667 1.0 0.6666667
## 3 3 3 1.5 1.0000000 1.5 1.0000000
    • 12

  2. 一种选择是添加一个可选参数来命名输出和/或根据输入列的名称设置输出的名称，例如：

    library(dplyr, warn = FALSE)

a <- data.frame(a = 1:3, b = 4:6)

abc <- \(x, .names = NULL) {
  if (is.null(.names)) .names <- paste0(deparse(substitute(x)), 1:2)
  setNames(data.frame(x / 2, x / 3), .names)
}

a %>%
  mutate(abc(a))
#>   a b  a1        a2
#> 1 1 4 0.5 0.3333333
#> 2 2 5 1.0 0.6666667
#> 3 3 6 1.5 1.0000000

a %>%
  mutate(abc(a, c("ab", "ba")))
#>   a b  ab        ba
#> 1 1 4 0.5 0.3333333
#> 2 2 5 1.0 0.6666667
#> 3 3 6 1.5 1.0000000

a %>%
  mutate(abc(a), abc(b))
#>   a b  a1        a2  b1       b2
#> 1 1 4 0.5 0.3333333 2.0 1.333333
#> 2 2 5 1.0 0.6666667 2.5 1.666667
#> 3 3 6 1.5 1.0000000 3.0 2.000000
    • 10
  3. Best Answer

    我觉得这很奇怪；就像你最好先重组你的数据，但如果没有更多的背景信息，我就不能肯定地说。

    df <- data.frame(a = 1:3, b = 4:6)
abc <- \(x) data.frame(x/2, x/3)

df %>%
  mutate(
    abc(a) %>% setNames(c("a1", "a2")),
    abc(b) %>% setNames(c("b1", "b2"))
  )

##   a b  a1        a2  b1       b2
## 1 1 4 0.5 0.3333333 2.0 1.333333
## 2 2 5 1.0 0.6666667 2.5 1.666667
## 3 3 6 1.5 1.0000000 3.0 2.000000
    • 8

  4. 这只是一个基本的 R 选项，您可以使用lapply+unname来as.data.frame实现您的目标，只需

    > cbind(a, as.data.frame(lapply(a, \(x) unname(abc(x)))))
  a b a.1       a.2 b.1      b.2
1 1 4 0.5 0.3333333 2.0 1.333333
2 2 5 1.0 0.6666667 2.5 1.666667
3 3 6 1.5 1.0000000 3.0 2.000000

    数据

    > dput(a)
structure(list(a = 1:3, b = 4:6), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-3L))
    • 4

  5. 也许mutate这不是正确的做法。为什么不使用bind_cols()and rename()？

    library(dplyr)

abc <- \(x) data.frame(x/mean(x), x/median(x))

iris %>%
  group_by(Species) %>%
  bind_cols(
    abc(.$Petal.Width) %>% rename(PW_1 = 1, PW_2 = 2),
    abc(.$Sepal.Width) %>% rename(SW_1 = 1, SW_2 = 2))

    （group_by添加只是为了证明这即使对于分组数据也有效）

    • 2

  6. 也许是自定义mutate函数？不过我个人更喜欢anjama 的解决方案，它实际上做了同样的事情，但在常规变异中。

    library(dplyr)
dat <- data.frame(a = 1:3, b = 4:6)
abc <- \(x) data.frame(x/2, x/3)

mutate_name <- function(.data, expr, names) {
  value <- setNames(eval(substitute(expr), .data), names)
  mutate(.data, value)
}

dat |> 
  mutate_name(abc(a), c("a1", "a2")) |>
  mutate_name(abc(b), c("b1", "b2"))


##   a b  a1        a2  b1       b2
## 1 1 4 0.5 0.3333333 2.0 1.333333
## 2 2 5 1.0 0.6666667 2.5 1.666667
## 3 3 6 1.5 1.0000000 3.0 2.000000
    • 2

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