在 dplyr 中按向量划分选定的列

Question

这在基础 R 中必须很简单，但它让我对 dplyr 发疯（这总体上让我的生活变得更好！）。假设你有以下小标题

library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union



df1 <- tibble(x=seq(5)*19, a1=seq(5)*1, a2=seq(5)*2, a3=seq(5)*4)

df1
#> # A tibble: 5 x 4
#>       x    a1    a2    a3
#>   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1    19     1     2     4
#> 2    38     2     4     8
#> 3    57     3     6    12
#> 4    76     4     8    16
#> 5    95     5    10    20


df2 <- tibble(b1=3, b2=0.5, b3=10)

df2
#> # A tibble: 1 x 3
#>      b1    b2    b3
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     3   0.5    10

^{由reprex 包(v0.3.0)于 2020 年 6 月 11 日创建}

然后我只想用 a1/b1 替换 df1 a1，用 a2/b2 替换 a2，依此类推。当我有很多列时，这必须足够通用才能处理这种情况。任何建议表示赞赏。

Answer 1

您可以rowwise()使用c_across()

df1 %>%
  rowwise() %>% 
  mutate(c_across(a1:a3) / df2, .keep = "unused") %>%
  ungroup()

# # A tibble: 5 x 4
#       x    b1    b2    b3
#   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1    19 0.333     4   0.4
# 2    38 0.667     8   0.8
# 3    57 1        12   1.2
# 4    76 1.33     16   1.6
# 5    95 1.67     20   2  

另一个基础 R 选项

df1[-1] <- t(t(df1[-1]) / unlist(df2))
df1

# # A tibble: 5 x 4
#       x    a1    a2    a3
#   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1    19 0.333     4   0.4
# 2    38 0.667     8   0.8
# 3    57 1        12   1.2
# 4    76 1.33     16   1.6
# 5    95 1.67     20   2