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我有 18 对变量，我想对它们进行成对数学计算以计算 18 个新变量。将公式应用于一列时，dplyr 中的 cross() 函数非常方便。有没有办法将 cross() 应用于成对的列？

简单除法 2 个变量的小例子（我的实际代码会更复杂，一些 ifelse，...）：

在 dplyr 工作流程中，当 newvar == 0 时，我尝试在数据框的每一列中粘贴 0 在 newvar 列之后，否则什么也不做。我修改了虹膜数据集：

我尝试了像这里这样的解决方案如何将cross()函数与mutate()和case_when()结合起来，根据条件改变多列中的值？. 我的理解：

1. 我浏览了.[,3:ncol(.)]newvar 列之后的列。
2. 我尝试case_when(newvar==0设置条件。
3. 如果条件满足，我尝试说粘贴 0~ 0之后。newvar==0

我知道我做错了什么，但我不知道是什么！谢谢您的帮助。

我正在尝试使用mtcars数据集来计算汇总统计数据。这是我的代码 -

但我收到以下错误 -

错误：summarise()输入有问题..1。x 不能对不存在的列进行子集化。x 位置 65、66、69、71、76 等不存在。i 只有 6 列。i 输入..1是across(...)。

如果我从上面的代码中取出Q25 = quantile (.,0.25)and ，它工作正常。Q75 = quantile (.,0.75)实际上，我可以使用以下代码获得预期的结果 -

但我想用across函数来使用summarise函数。我不想使用该summarise_each功能。

我有一个数据框，其中包含多个日期值作为字符串的列（格式：YYYYMMDD）。

现在我想将字符串转换为日期格式并尝试了以下代码，它工作正常：

但是这段代码很烦人，我想使用“mutate across”而不是多重 as.Date-conversions。

我尝试了几种替代方法，但没有任何效果。

结果：字符串不是标准的明确格式

结果：缺少参数“x”

结果：不知道如何转换'.' 到“日期”类</p>

我没有得到它，不知道该怎么办。

如何将参数传递给跨命令中使用的函数？

问候本尼

我有下面概述的格式的数据，其中我需要使用的所有变量要么NA是变量的名称，要么是变量的名称，我需要将 NA 更改为 0，将字符串更改为 1。我正在尝试使用dplyr::across()和ifelse()，但返回的都是 1。我现在唯一可行的解​​决方案是单独改变每个变量。

如何NA一次将多个变量的所有 s 更改为 0 并将所有字符串更改为 1？

^{由reprex 包（v0.3.0）于 2021-01-13 创建}

我在 mutate、cross 和 case_when 正常运行时遇到了一些麻烦，我在这里重新创建了我的问题的简单版本：

我的目标是用 4 替换所有 3，并保持其他一切不变。我有以下代码：

它很接近，但我得到了 NA 值，我想在原始 tibble 中保持值。如何使用跨结构变异来维护原始值？

先感谢您！

我对 mutate(across()) 函数有疑问。在下面的小标题中，我想删除列中的“字母+下划线”（例如“p__”、“c__”等）。

一年前我使用了命令

现在，它提示我不再支持 funs 功能并且它不再工作了。你对我有什么建议吗？我想过：

但在这里我得到了错误：

非常感谢 :) 凯瑟琳

说我有以下内容data.frame df：

我想处理以仅保留那些在、或中至少data.frame包含前缀的行。WHAT_col1col2col3

现在我知道我可以使用 轻松做到这一点|，但我试图通过使用dplyr::acrossandtidyselect::matches以及指向正确base::any的列来实现这一点。但这似乎不起作用，即使与.stringr::str_detectdplyr::filterdplyr::rowwise

那么在这里解决这个问题的正确方法是什么？我究竟做错了什么？

我想使用across+any主要是因为我可能不一定事先知道我在实际数据集中有多少这些列。

下面是我的示例（数据+代码）：

我有一个类似以下但更大的数据框：

我已经计算了基于第一列的每个可能对之间的平均相似度，如下所示（从stackoverflow中的其他答案中获得了这部分的帮助）：

我想要作为输出的是所有对的平均值，例如，如果上面的代码具有以下输出：

我想有任何组合的第一个值的平均分数，任何组合的第二个值，以及任何组合的第三个值，如下所示：

假设我有看起来像这样的数据。我希望为每个 AD 运行一个函数，并与下划线数字配对，即 AD1fun、AD2fun、AD3fun。

而不是写作，

使用 dplyr 查找配对列的差异表明

可用于生产

但是，如果我们要使非操作功能，

它将产生一个错误，因为引用，

此过程实质上意味着您比较两个数据集：一个带有以 _1 结尾的变量，另一个带有 _2。因此，它与 dat %>% select(ends_with("_1")) - dat %>% select(ends_with("_2")) 相同。由于这些是列表，因此您无法以这种方式比较它们

如果是这样，可以做些什么来包含使用cross() 的函数？