问题标签 [across]

我觉得应该有一个非常简单的方法来做到这一点，但我无法弄清楚。我想across在大型数据集中使用变量列表和 tidyselect 助手，但我将iris用作示例。

在 dplyr 1.0 更新之前，我可以成功地使用这样的作用域动词：

我认为iris %>% mutate(across(!!!VARS, as.character))会工作，但我得到一个错误。我知道更新会取代vars，但我无法使用listor保存变量c。

请帮忙！寻找一个优雅的 tidyverse 解决方案。

我正在尝试使用{fn}列的编号来命名跨函数的输出。我有这个命令的想法，但不工作：

不幸的是，这不起作用：

我希望输出我会得到 4 个新列，其名称包括var1、和。var2var3var4

我想要一个灵活的功能summarize，其中使用：

1. 聚合函数由用户给出
2. 聚合函数可能会使用更多的参数来引用数据本身的变量。

一个很好的例子是用户提供fun=weighted.mean()和指定权重参数w。

目前，我正在尝试使用.... 问题是我没有找到一种方法来...引用数据框中的变量？下面的示例是使用 给出的across()，但如果我使用它也会发生同样的情况summarize_at()

谢谢！！

^{由reprex 包于 2020-11-10 创建(v0.3.0)}

我正在尝试将col与数据中的col_new进行比较，并创建一个名为change_col的新布尔标识符来标识更改。

下面是一个例子：

我正在考虑使用 mutate 和 cross 来遍历苹果和香蕉，但有点失败......有人有更好的主意吗？

以上将导致以下错误：

我的出发点是 ggraph 包中的辉格党数据。它包含一个关联矩阵。

现在，对于列/变量的每个组合，我想知道是否所有列都是 1，如果确实所有列都是 1，则为该组合创建一个新列，如果不是，则为 0。

辉格党数据只是一个例子：我正在寻找一种可以使用的向量化方法，无论列/组合的数量如何。

使用 dplyr，我可以across()在mutate()函数中使用创建多个新列，但我不知道如何根据列的各种组合创建这些列。

同样使用 dplyr，我可以c_across()在mutate()函数中与rowwise()函数一起使用，根据多列中的值创建一个新列。

也许这两者可以以某种方式结合起来？

我有以下名为“data_2”的数据文件：

我想使用 Summarise(across(where)) 命令来生成每个人的总重量和重量。这是我到目前为止所尝试的。

不幸的是，这不能正常工作。有谁知道如何解决这个问题？

预期输出：

我有以下数据框：

我想计算 a/a_sd、b/b_sd，并将结果添加到数据框中，并将它们命名为 ratio_a、ratio_b。在我的数据框中，我有很多变量，所以我需要一个“广泛”的解决方案。我试过：

这给了：

所以这行得通，但新的价值观取代了旧的价值观。如何将结果添加到数据框中并控制新名称？

我试图使用cross来获取某些列的平均值，并且为我使用的平均值的每一列创建新的不同列时出现问题。它工作正常吗？

在小插图中，它显示了这个例子：

我希望在每种情况下使用 NA 它都会产生 NA 而不是另一列。

我正在尝试使用dplyr::mutate(across())重新编码tbl. 自己使用这些可以正常工作，但我无法让它们在函数中工作：

我错过了什么？

我有类似的数据（尽管数据集更大）：

我们可以用这个来制作这个样本：

我想starts_with("RT.trial")用NA相邻（左）列starts_with("correct.trial")的值为 0 时替换值。当然，我可以一次做一个，例如：

所以它看起来像这样：

但这对于成千上万的列是不切实际的。

问题

如何同时对所有列执行此操作？（注意：我更喜欢一个dplyr解决方案，并且 usingacross比 using 更可取mutate_at。）

试图

不确定，但根据这个相关的帖子，它（可能）看起来像这样：