мутировать каждый / суммировать каждый в dplyr: как выбрать определенные столбцы и дать новые имена мутированным столбцам?

Question

мутировать каждый / суммировать каждый в dplyr: как выбрать определенные столбцы и дать новые имена мутированным столбцам?

Я немного запутался в dplyr глагол mutate_each.

это довольно просто использовать основные mutate чтобы преобразовать столбец данных в, скажем, z-оценки и создать новый столбец в ваших данных.кадр (здесь с именем z_score_data):

newDF <- DF %>%

  select(one_column) %>%

  mutate(z_score_data = one_column - (mean(one_column) / sd(one_column))

однако, поскольку у меня есть много столбцов данных, которые я хотел бы преобразовать, похоже, мне следует использовать mutate_each глагол.

newDF <- DF %>%

     mutate_each(funs(scale))

пока все хорошо. Но пока я не смог понять выход:

как я могу дать этим новым столбцам соответствующие имена, как я могу в mutate?

как я могу выбрать определенные столбцы, которые я хочу мутировать, как я сделал с select в первом случае?

Спасибо за вашу помощь.

539 2

r dataframe

2 ответов:

Comments

Ничего не найдено.

docendo discimus · Accepted Answer · 2016-04-16 11:20:52

обновление для dplyr >= 0.4.3.9000

в версии разработки dplyr 0.4.3.9000 (на момент написания статьи), именование внутри mutate_each и summarise_each был упрощен, как отмечено в Новости:

поведение именование summarise_each() и mutate_each() была изменена таким образом, что вы можете принудительно включить как функцию, так и имя переменной: summarise_each(mtcars, funs(mean = mean), everything())

это в основном важно, если вы хотите применить только 1 функция внутри mutate_each/summarise_each и вы хотите дать этим столбцам новые имена.

чтобы показать разницу, вот выход из dplyr 0.4.3.9000 с использованием новой функции именования, в отличие от option а.2 ниже:
library(dplyr) # >= 0.4.3.9000
iris %>% mutate_each(funs(mysum = sum(.)), -Species) %>% head()
#  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Length_mysum Sepal.Width_mysum
#1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa              876.5             458.6
#2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa              876.5             458.6
#3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa              876.5             458.6
#4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa              876.5             458.6
#5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa              876.5             458.6
#6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa              876.5             458.6
#  Petal.Length_mysum Petal.Width_mysum
#1              563.7             179.9
#2              563.7             179.9
#3              563.7             179.9
#4              563.7             179.9
#5              563.7             179.9
#6              563.7             179.9
если вы не поставляете новые имена и вы только поставляете 1 функцию, dplyr изменит существующие столбцы (как это было в предыдущих версиях):
iris %>% mutate_each(funs(sum), -Species) %>% head()
#  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#1        876.5       458.6        563.7       179.9  setosa
#2        876.5       458.6        563.7       179.9  setosa
#3        876.5       458.6        563.7       179.9  setosa
#4        876.5       458.6        563.7       179.9  setosa
#5        876.5       458.6        563.7       179.9  setosa
#6        876.5       458.6        563.7       179.9  setosa
я полагаю, что эта новая функциональность будет доступно через CRAN в следующей версии 0.4.4.

dplyr verions

как я могу дать этим новым столбцам соответствующие имена, как я могу в мутировать?

a) 1 функция применяется в mutate_each/summarise_each

если вы применяете только 1 функцию внутри mutate_each или summarise_each, существующие столбцы будут преобразованы и имена будут сохранены в прежнем виде,если вы не поставите имя вектор к mutate_each_/summarise_each_ (см. вариант a. 4)

вот несколько примеров:

a. 1 только 1 функция -> сохранит существующие имена
iris %>% mutate_each(funs(sum), -Species) %>% head()
#  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#1          876         459          564         180  setosa
#2          876         459          564         180  setosa
#3          876         459          564         180  setosa
#4          876         459          564         180  setosa
#5          876         459          564         180  setosa
#6          876         459          564         180  setosa
a. 2 также если вы укажете новое расширение имени столбца:
iris %>% mutate_each(funs(mysum = sum(.)), -Species) %>% head()
#  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#1          876         459          564         180  setosa
#2          876         459          564         180  setosa
#3          876         459          564         180  setosa
#4          876         459          564         180  setosa
#5          876         459          564         180  setosa
#6          876         459          564         180  setosa
a.3 вручную укажите новое имя для каждого столбца (но только для нескольких столбцов):
iris %>% mutate_each(funs(sum), SLsum = Sepal.Length,SWsum = Sepal.Width,  -Species) %>% head()
#  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species SLsum SWsum
#1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa   876   459
#2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa   876   459
#3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa   876   459
#4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa   876   459
#5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa   876   459
#6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa   876   459
a. 4 Используйте именованный вектор для создания дополнительных столбцов с новыми именами:

корпус 1: сохраняйте исходные столбцы

в отличие от опций a.1, a.2 и a.3, dplyr сохранит существующие столбцы без изменений и создаст новые столбцы в этом подходе. Имена новых столбцов равны именам именованного вектора, который вы создаете заранее (vars в данном случае).
vars <- names(iris)[1:2]  # choose which columns should be mutated
vars <- setNames(vars, paste0(vars, "_sum")) # create new column names
iris %>% mutate_each_(funs(sum), vars) %>% head 
#  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Length_sum Sepal.Width_sum
#1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa            876.5           458.6
#2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa            876.5           458.6
#3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa            876.5           458.6
#4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa            876.5           458.6
#5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa            876.5           458.6
#6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa            876.5           458.6
случай 2: удалить исходные столбцы

как вы можете видеть, этот подход сохраняет существующие столбцы неизменными и добавляет новые столбцы с указанными имена. Если вы не хотите сохранять исходные столбцы, а только вновь созданные столбцы( и другие столбцы), вы можете просто добавить select заявление после:
iris %>% mutate_each_(funs(sum), vars) %>% select(-one_of(vars)) %>% head
#  Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Length_sum Sepal.Width_sum
#1          1.4         0.2  setosa            876.5           458.6
#2          1.4         0.2  setosa            876.5           458.6
#3          1.3         0.2  setosa            876.5           458.6
#4          1.5         0.2  setosa            876.5           458.6
#5          1.4         0.2  setosa            876.5           458.6
#6          1.7         0.4  setosa            876.5           458.6
b) более 1 функции применяется в mutate_each/summarise_each

b. 1 пусть dplyr выяснит новые имена

если вы применили более 1 функции, вы можете позволить dplyr выяснить имена сами по себе (и он будет держать существующие столбцы):
iris %>% mutate_each(funs(sum, mean), -Species) %>% head()
#  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Length_sum Sepal.Width_sum Petal.Length_sum
#1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa              876             459              564
#2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa              876             459              564
#3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa              876             459              564
#4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa              876             459              564
#5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa              876             459              564
#6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa              876             459              564
#  Petal.Width_sum Sepal.Length_mean Sepal.Width_mean Petal.Length_mean Petal.Width_mean
#1             180              5.84             3.06              3.76              1.2
#2             180              5.84             3.06              3.76              1.2
#3             180              5.84             3.06              3.76              1.2
#4             180              5.84             3.06              3.76              1.2
#5             180              5.84             3.06              3.76              1.2
#6             180              5.84             3.06              3.76              1.2
б.2 вручную укажите новые имена столбцов

другой вариант, при использовании более 1 функции, чтобы указать расширение имени столбца по своему усмотрению:
iris %>% mutate_each(funs(MySum = sum(.), MyMean = mean(.)), -Species) %>% head()
#  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Length_MySum Sepal.Width_MySum Petal.Length_MySum
#1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa                876               459                564
#2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa                876               459                564
#3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa                876               459                564
#4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa                876               459                564
#5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa                876               459                564
#6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa                876               459                564
#  Petal.Width_MySum Sepal.Length_MyMean Sepal.Width_MyMean Petal.Length_MyMean Petal.Width_MyMean
#1               180                5.84               3.06                3.76                1.2
#2               180                5.84               3.06                3.76                1.2
#3               180                5.84               3.06                3.76                1.2
#4               180                5.84               3.06                3.76                1.2
#5               180                5.84               3.06                3.76                1.2
#6               180                5.84               3.06                3.76                1.2
как я могу выбрать определенные столбцы, которые я хочу мутировать, как я сделал с выбором в первом случае?

вы можете сделать это, ссылаясь на столбцы, которые будут мутировать (или опущены), давая их имена, как здесь (мутировать Sepal.Длина, но не вид):
iris %>% mutate_each(funs(sum), Sepal.Length, -Species) %>% head()
In кроме того, вы можете использовать специальные функции для выбора столбцов, которые будут видоизменены, всех столбцов, которые начинаются с или содержащие определенное слово и т. д. Например:
iris %>% mutate_each(funs(sum), contains("Sepal"),  -Species) %>% head()
для получения дополнительной информации об этих функциях см. ?mutate_each и ?select.

редактировать 1 после комментария:

если вы хотите использовать стандартную оценку, dplyr предоставляет SE-версии большинства функций, заканчивающиеся добавочным"_". Так что в этом случае вы бы использовали:
x <- c("Sepal.Width", "Sepal.Length") # vector of column names 
iris %>% mutate_each_(funs(sum), x) %>% head()
уведомления элемент mutate_each_ я здесь.

правка 2: обновлен вариант.4

pablo_sci · Accepted Answer · 2018-06-04 09:28:59

mutate_each будет устаревшим, рассмотрите возможность использования mutate_at. От dplyr_0.5.0 документы:

в будущем mutate_each() и summarise_each () будут осуждены в пользу более характерного семейства функций: mutate_all (), mutate_at (), mutate_if (), summarise_all (), summarise_at () и summarise_if ().

применить функцию ко всем переменным, кроме Species:

предупреждение: '.параметр cols устарел, см. Примечание На странице дно!
iris %>% mutate_at(.cols=vars(-Species), .funs=funs(mysum = sum(.))) %>% head()

 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Length_mysum Sepal.Width_mysum
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa              876.5             458.6
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa              876.5             458.6
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa              876.5             458.6
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa              876.5             458.6
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa              876.5             458.6
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa              876.5             458.6
  Petal.Length_mysum Petal.Width_mysum
1              563.7             179.9
2              563.7             179.9
3              563.7             179.9
4              563.7             179.9
5              563.7             179.9
6              563.7             179.9
применить функцию к подмножеству переменных
vars_to_process=c("Petal.Length","Petal.Width")
iris %>% mutate_at(.cols=vars_to_process, .funs=funs(mysum = sum(.))) %>% head()

 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Petal.Length_mysum Petal.Width_mysum
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa              563.7             179.9
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa              563.7             179.9
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa              563.7             179.9
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa              563.7             179.9
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa              563.7             179.9
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa              563.7             179.9
обновление! для версии dplyr 0.7.1 (2017-08-08)

если вы видите сообщение:

.cols был переименован и устарел, пожалуйста, используйте .vars

затем измените .cols by .vars.
iris %>% mutate_at(.vars=vars(-Species), .funs=funs(mysum = sum(.))) %>% head()
еще пример:
iris %>% mutate_at(.vars=vars(Sepal.Width), .funs=funs(mysum = sum(.))) %>% head()
эквивалентно:
iris %>% mutate_at(.vars=vars("Sepal.Width"), .funs=funs(mysum = sum(.))) %>% head()
кроме того, в этой версии mutate_each устарел:

mutate_each() устарела. Используйте mutate_all(),mutate_at() или . На карту funs для выбора переменных используйте mutate_at()

мутировать каждый / суммировать каждый в dplyr: как выбрать определенные столбцы и дать новые имена мутированным столбцам?

2 ответов:

обновление для dplyr >= 0.4.3.9000

dplyr verions

как я могу дать этим новым столбцам соответствующие имена, как я могу в мутировать?

a) 1 функция применяется в `mutate_each`/`summarise_each`

a. 1 только 1 функция -> сохранит существующие имена

a. 2 также если вы укажете новое расширение имени столбца:

a.3 вручную укажите новое имя для каждого столбца (но только для нескольких столбцов):

a. 4 Используйте именованный вектор для создания дополнительных столбцов с новыми именами:

b) более 1 функции применяется в `mutate_each`/`summarise_each`

b. 1 пусть dplyr выяснит новые имена

б.2 вручную укажите новые имена столбцов

редактировать 1 после комментария:

применить функцию ко всем переменным, кроме `Species`:

применить функцию к подмножеству переменных

обновление! для версии dplyr 0.7.1 (2017-08-08)

Comments

мутировать каждый / суммировать каждый в dplyr: как выбрать определенные столбцы и дать новые имена мутированным столбцам?

2 ответов:

обновление для dplyr >= 0.4.3.9000

dplyr verions как я могу дать этим новым столбцам соответствующие имена, как я могу в мутировать?

a) 1 функция применяется в mutate_each/summarise_each

a. 1 только 1 функция -> сохранит существующие имена

a. 2 также если вы укажете новое расширение имени столбца:

a.3 вручную укажите новое имя для каждого столбца (но только для нескольких столбцов):

a. 4 Используйте именованный вектор для создания дополнительных столбцов с новыми именами:

b) более 1 функции применяется в mutate_each/summarise_each

b. 1 пусть dplyr выяснит новые имена

б.2 вручную укажите новые имена столбцов

редактировать 1 после комментария:

применить функцию ко всем переменным, кроме Species:

применить функцию к подмножеству переменных

обновление! для версии dplyr 0.7.1 (2017-08-08)

Comments

dplyr verions

как я могу дать этим новым столбцам соответствующие имена, как я могу в мутировать?

a) 1 функция применяется в `mutate_each`/`summarise_each`

b) более 1 функции применяется в `mutate_each`/`summarise_each`

применить функцию ко всем переменным, кроме `Species`: