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

Como retornar várias colunas de uma função dentro de `mutate` e me permitir nomear as colunas de saída?

  • 772

Considere este código:

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

que retorna

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

mas não tenho controle sobre os nomes, pois quero atribuir outra coisa a eles.

abcUma maneira de resolver isso é nomear o tipo de retorno, mas isso não é o ideal, pois posso querer executar abcem dois conjuntos de variáveis

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

A outra maneira é, claro, renamedepois de cada execução, abcmas isso pode ser instável.

Existe alguma maneira de dar nomes à saída de abc? por exemplo

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

Mas a :=sintaxe acima não funcionou.

6 respostas

  1. Tente o .unpack=argumento de across. Aqui abcestá a função não modificada na questão.

    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

    ou talvez esta variação:

    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. Uma opção seria adicionar um argumento opcional para nomear a saída e/ou definir os nomes da saída com base no nome da coluna de entrada, por exemplo:

    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

    Isso me parece estranho; como se fosse melhor reestruturar seus dados primeiro, mas sem mais contexto, não posso dizer com certeza.

    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. Aqui está apenas uma opção R básica, onde você pode usar lapplycom unname+ as.data.framepara atingir seu objetivo, simplesmente

    > 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

    dados

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

  5. Talvez mutatenão seja a maneira correta de fazer isso. Por que não usar 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_byadicionado apenas para provar que isso funciona mesmo com dados agrupados)

    • 2

  6. Talvez uma mutatefunção personalizada? Embora eu pessoalmente prefira a solução de anjama , que faz praticamente a mesma coisa, mas dentro do mutate regular.

    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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