R语言mutate_at使用案例
时间: 2023-09-07 09:04:28 浏览: 66
### 回答1:
可以回答的。R语言的mutate_at函数可以对指定的列进行变换操作,常用的变换操作包括加减乘除、取对数、开方等。下面以一个具体的案例说明mutate_at函数的使用:
假设我们有一个dataframe,其中包含三列数据x、y、z,我们想对x和y进行平方操作,对z进行开方操作,可以如下编写代码:
```R
library(dplyr)
df <- data.frame(x=c(1,2,3), y=c(4,5,6), z=c(7,8,9))
df_new <- df %>%
mutate_at(vars(x,y), funs(.^2)) %>%
mutate_at(vars(z), funs(sqrt))
print(df_new)
```
输出结果为:
```
x y z
1 1 16 2.645751
2 4 25 2.828427
3 9 36 3.000000
```
其中,mutate_at函数中的vars函数用于指定对哪些列进行变换,funs函数用于指定具体的变换操作,.表示要对变量本身进行操作。在本例中,对x和y进行平方操作,对z进行开方操作。
### 回答2:
R语言中的mutate_at函数是用于对指定列进行变换操作的函数。它可以在不改变原始数据框架的前提下,对指定的列应用一个或多个函数进行变换操作。
例如,我们有一个包含三列的数据框df,分别是"age"、"height"和"weight"。如果我们想要对"age"和"weight"这两列进行变换操作,可以使用mutate_at函数:
```R
df <- df %>% mutate_at(vars(age, weight), funs(new_col = . + 1))
```
上述代码使用了mutate_at对"age"和"weight"列应用了一个函数,该函数将原始值加1并将结果保存到新的列new_col中。通过这种方式,我们可以对多个列进行统一的变换操作,而不需要逐一指定列名。
此外,mutate_at函数还可以接受不同的函数,并可以使用其他管道操作符,如filter和arrange。例如,如果我们想要对"height"列进行筛选操作,然后再对"age"列应用一个自定义函数,可以这样写:
```R
df <- df %>%
filter(height > 170) %>%
mutate_at(vars(age), my_func)
```
上述代码首先使用filter函数对"height"列进行筛选,只保留大于170的行,然后使用mutate_at函数对"age"列应用自定义函数my_func。
总之,mutate_at是R语言中一个非常有用的函数,它可以方便地对数据框的指定列进行变换操作,并且可以与其他函数和管道操作符一起使用,提高数据处理的效率。
### 回答3:
R语言中的mutate_at函数允许我们对指定的一组列进行变换操作。下面是一个使用mutate_at函数的例子:
假设我们有一个包含学生信息的数据框data,其中包含学生姓名(name)、年龄(age)、成绩(math_score)和语文成绩(chinese_score)等变量。
我们希望对年龄(age)和成绩(math_score和chinese_score)进行变换操作,例如将年龄加上10,并计算数学和语文成绩的平均值。
我们可以使用mutate_at函数来实现这个需求:
```R
library(dplyr)
data <- data %>%
mutate_at(vars(age, math_score, chinese_score), list(~. + 10)) %>%
mutate(mean_score = rowMeans(select(., math_score, chinese_score)))
```
在上述代码中,mutate_at函数的第一个参数是要进行变换操作的列,这里我们使用vars函数来指定了age、math_score和chinese_score这三列。
第二个参数是一个列表(用list函数创建),该列表指定了要对每个列进行的变换操作。这里我们使用了~. + 10来将每个列的值加上10。
最后,我们使用mutate函数将所有变换后的列添加到数据框中,并使用rowMeans函数计算math_score和chinese_score的平均值,并将结果保存在新的列mean_score中。
通过这样使用mutate_at函数,我们可以方便地对一组列进行相同的变换操作,避免了重复的编码。同时,我们也可以在同一个函数链中进行多次变换操作,提高了效率。