我想按一个特定的值重新调整所有变量(但是year和gender),并按 分组:dfyeargender
set.seed(1)
df <- data.frame(gender = c(rep("m", 5), rep("f", 5)), year = rep(1:5, 2), var_a = 1:10, var_b = 0:9)
df
gender year var_a var_b
1 m 1 1 0
2 m 2 2 1
3 m 3 3 2
4 m 4 4 3
5 m 5 5 4
6 f 1 6 5
7 f 2 7 6
8 f 3 8 7
9 f 4 9 8
10 f 5 10 9
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我可以使用以下方式生成我期望的内容:
df %>% group_by(gender) %>% mutate(var_a = ifelse(year == 3, 0, var_a - var_a[year == 3])) %>%
mutate(var_b = ifelse(year == 3, 0, var_b - var_b[year == 3]))
gender year var_a var_b
<fct> <int> <dbl> <dbl>
1 m 1 -2 -2
2 m 2 -1 -1
3 m 3 0 0
4 m 4 1 1
5 m 5 2 2
6 f 1 -2 -2
7 f 2 -1 -1
8 f 3 0 0
9 f 4 1 1
10 f 5 2 2
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但是,这不是一个选择,因为我有太多列。
所以我尝试了(没有成功):
df %>% group_by(gender) %>% mutate_at(vars(-gender, -year), ifelse(year == 3, 0, var_a - var_a[year == 3]))
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ifelse(year == 3, 0, var_a - var_a[year == 3]) 中的错误:找不到对象“year”
如何在mutate_at使用(或替代方案)中排除列名称vars(-col_name),同时仍然读取这些列中的数据?
这个和这个有关系
使用位置在mutate_at
library(dplyr)
df %>%
group_by(gender) %>%
mutate_at(-c(1, 2), ~ifelse(year == 3, 0, . - .[year == 3]))
# gender year var_a var_b
# <fct> <int> <dbl> <dbl>
# 1 m 1 -2 -2
# 2 m 2 -1 -1
# 3 m 3 0 0
# 4 m 4 1 1
# 5 m 5 2 2
# 6 f 1 -2 -2
# 7 f 2 -1 -1
# 8 f 3 0 0
# 9 f 4 1 1
#10 f 5 2 2
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如果您事先不知道列的位置,您可以先找到它
cols <- which(names(df) %in% c("gender", "year"))
df %>%
group_by(gender) %>%
mutate_at(-cols, ~ifelse(year == 3, 0, . - .[year == 3]))
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或者选择列starts_with
df %>%
group_by(gender) %>%
mutate_at(vars(starts_with("var")), ~ifelse(year == 3, 0, . - .[year == 3]))
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