Dplyr在指定位置更改新列

Question

一个例子：

a = c(10,20,30)
b = c(1,2,3)
c = c(4,5,6)
d = c(7,8,9)
df=data.frame(a,b,c,d)

library(dplyr)

df_1 = df %>% mutate(a1=sum(a+1))

如何在“ a”（或任何其他定义的位置）之后而不是末尾添加“ a1”？

谢谢。

Answer 1

可能对发现此问题的其他人有用的更新 - 现在可以直接在mutate（我使用的是dplyrv1.0.2）中实现。

只需指定新列应位于哪个现有列之后或之前，例如：

df_after <- df %>% 
   mutate(a1=sum(a+1), .after = a)

df_before <- df %>% 
   mutate(a1=sum(a+1), .before = b)

Answer 2

扩展 www 的答案，我们可以使用 dplyr 的select_helper函数来重新排序我们认为合适的新创建的列：

library(dplyr)

## add a1 after a
df %>% 
    mutate(a1 = sum(a + 1)) %>%
    select(a, a1, everything())
#>    a a1 b c d
#> 1 10 63 1 4 7
#> 2 20 63 2 5 8
#> 3 30 63 3 6 9

## add a1 after c
df %>% 
    mutate(a1 = sum(a + 1)) %>%
    select(1:c, a1, everything())
#>    a b c a1 d
#> 1 10 1 4 63 7
#> 2 20 2 5 63 8
#> 3 30 3 6 63 9

Answer 3

另一种选择是add_column从tibble

library(tibble)    
add_column(df, a1 = sum(a + 1), .after = "a")
#   a a1 b c d
#1 10 63 1 4 7
#2 20 63 2 5 8
#3 30 63 3 6 9

Answer 4

该mutate函数将始终在末尾添加新创建的列。mutate但是，我们可以使用 函数后按字母顺序对列进行排序select。

library(dplyr)

df_1 <- df %>% 
  mutate(a1 = sum(a + 1)) %>%
  select(sort(names(.)))
df_1
#    a a1 b c d
# 1 10 63 1 4 7
# 2 20 63 2 5 8
# 3 30 63 3 6 9