请参阅下面的代码。

mutate(across(everything(), scale, .names = "{.col}_z"))语法的一部分是生成末尾[,1]附加的列。

两个问题：

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1. 为什么会发生这种情况？
\n
2. 我怎样才能避免或消除它？
\n

library(dplyr)\n\n# Input\ndf_test <- tibble(x = c(1, 2, 3, 4), y = c(5, 6, 7, 8))\n\n# My code generating x_z and y_z\ndf_scaled <- df_test %>% \n  mutate(across(everything(), scale, .names = "{.col}_z"))\n\n# Output\ndf_scaled\n#> # A tibble: 4 \xc3\x97 4\n#>       x     y x_z[,1] y_z[,1]\n#>   <dbl> <dbl>   <dbl>   <dbl>\n#> 1     1     5  -1.16   -1.16 \n#> 2     2     6  -0.387  -0.387\n#> 3     3     7   0.387   0.387\n#> …

我有一个数据集，其中人们的完整年龄为 R 中的字符串（例如，“10 年 8 个月 23 天）”，我需要将其转换为有意义的数字变量。我正在考虑将其转换为有多少天人的年龄（这很困难，因为月份有不同的天数）。因此，最好的解决方案可能是创建一个双变量，将年龄显示为 10.6 或 10.8，一些数字变量携带 10 年 8 个月 5 天大于的信息10年7月12天。

这是我当前变量的示例

library(tibble)

age <- tibble(complete_age = 
             c("10 years 8 months 23 days",
               "9 years 11 months 7 days",
               "11 years 3 months 1 day",
               "8 years 6 months 12 days")) 

age

# A tibble: 4 x 1
  complete_age             
  <chr>                    
1 10 years 8 months 23 days
2 9 years 11 months 7 days 
3 11 years 3 months 1 day  
4 8 years …

我的数据集有input几个缺失值。我必须output使用以下逻辑创建数据集：

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• b如果、c、 或 中的任何列中存在缺失d，则\n检查相应的a列并使用从该行到特定列的\n相应值填充缺失的部分。
\n

我尝试使用_join来自的函数来做到这一点dplyr，但没有成功。

我可以手动执行此操作，但此选项不可行，因为我有一个包含多个此类实例的大数据集。

输入

library(dplyr)\n\ninput <- tibble( a = rep(c("A", "B", "C", "D"),2 ),\n        b = c(1:3, NA, rep(NA,4)),\n        c = c(21:28),\n        d = c(rep(NA,4), 54, NA, 34,11)) %>% \n  arrange(a)\n

输入视图

# A tibble: 8 \xc3\x97 4\n#  a         b     c     d\n#  <chr> <int> <int> <dbl>\n#1 A         1    21    NA\n#2 A        NA    25 …