标签：mutate name 入口 keep 管道 mass df% species

mutate()添加新变量列，保留之前。注：如果没有赋予新值，则在原列基础操作，这种情况多在管道符。

transmute() 添加新变量列，并删除现有列。

当与现有具相同变量名，则会覆盖现有变量名

 

强在通过管道符来实现多个计算。

1.搭配group，计算本变量在分组内的平均值。

> starwars%>% + select(name,mass,species)%>%

+ group_by(species)%>%

+ mutate(mass_norm=mass/mean(mass,na.rm=TRUE)) # 下图，前者除以在对应观测分组内均值，后者处以所有观测值均值。

 

 

 

2 通过设置.before，.after参数设置新增列位于正数(倒数)第几列如： df2 %>% mutate(z = x + y,.before=1)

 

3 还可以设置保留输入列/非输入列。如

 df <- tibble(x = 1, y = 2, a = "a", b = "b") # tibble是tidyverse的新数据类型，是data.frame的子类型。

 df%>%mutate(z=x+y,.keep="all") #默认，原所有列都包含。

 df%>%mutate(z=x+y,.keep="used") #只保留用到的x,y以及新增的z列

df%>%mutate(z=x+y,.keep="unused")# 只保留没用大的a,b和新增的z列

df%>%mutate(z=x+y,.keep="none") #只保留新增的z列。

 

 

4  tidyverse包的across()函数强大在对多列运行函数。常配合muate()对多列处理。如：

> starwars%>%

　　+ select(name,homeworld,species)%>%

　　+ mutate(across(!name,as.factor))#对他两列转换成factor

 

 

 

 

 

 

 

标签：mutate,name,入口,keep,管道,mass,df%,species
来源： https://www.cnblogs.com/koujiaodahan/p/15655769.html

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