Considérez cet exemple simple:
library(dplyr)
dataframe <- data_frame(helloo = c(1,2,3,4,5,6),
ooooHH = c(1,1,1,2,2,2),
ahaaa = c(200,400,120,300,100,100))
# A tibble: 6 x 3
helloo ooooHH ahaaa
<dbl> <dbl> <dbl>
1 1 1 200
2 2 1 400
3 3 1 120
4 4 2 300
5 5 2 100
6 6 2 100
Ici, je veux appliquer la fonction ntile
à toutes les colonnes contenant oo
, mais j'aimerais que ces nouvelles colonnes s'appellent cat
+ la colonne correspondante.
Je sais que je peux le faire
dataframe %>% mutate_at(vars(contains('oo')), .funs = funs(ntile(., 2)))
# A tibble: 6 x 3
helloo ooooHH ahaaa
<int> <int> <dbl>
1 1 1 200
2 1 1 400
3 1 1 120
4 2 2 300
5 2 2 100
6 2 2 100
Mais ce dont j'ai besoin c'est
# A tibble: 8 x 5
helloo ooooHH ahaaa cat_helloo cat_ooooHH
<dbl> <dbl> <dbl> <int> <int>
1 1 1 200 1 1
2 2 1 400 1 1
3 3 1 120 1 1
4 4 2 300 2 2
5 5 2 100 2 2
6 5 2 100 2 2
7 6 2 100 2 2
8 6 2 100 2 2
Existe-t-il une solution ne nécessitant PAS de stocker les données intermédiaires et de fusionner avec la trame de données d'origine?
Edité pour refléter les changements dans dplyr. À partir de dplyr 0.8.0, funs()
est obsolète et list()
avec ~
Doit être utilisé à la place.
Vous pouvez donner des noms aux fonctions de la liste que vous passez à .funs
Pour créer de nouvelles variables avec les noms comme suffixes.
dataframe %>% mutate_at(vars(contains('oo')), .funs = list(cat = ~ntile(., 2)))
# A tibble: 6 x 5
helloo ooooHH ahaaa helloo_cat ooooHH_cat
<dbl> <dbl> <dbl> <int> <int>
1 1 1 200 1 1
2 2 1 400 1 1
3 3 1 120 1 1
4 4 2 300 2 2
5 5 2 100 2 2
6 6 2 100 2 2
Si vous le préférez comme préfixe, vous pouvez alors utiliser rename_at
Pour changer les noms.
dataframe %>%
mutate_at(vars(contains('oo')), .funs = list(cat = ~ntile(., 2))) %>%
rename_at( vars( contains( "_cat") ), list( ~paste("cat", gsub("_cat", "", .), sep = "_") ) )
# A tibble: 6 x 5
helloo ooooHH ahaaa cat_helloo cat_ooooHH
<dbl> <dbl> <dbl> <int> <int>
1 1 1 200 1 1
2 2 1 400 1 1
3 3 1 120 1 1
4 4 2 300 2 2
5 5 2 100 2 2
6 6 2 100 2 2
Code précédent avec funs()
de versions antérieures de dplyr:
dataframe %>%
mutate_at(vars(contains('oo')), .funs = funs(cat = ntile(., 2))) %>%
rename_at( vars( contains( "_cat") ), funs( paste("cat", gsub("_cat", "", .), sep = "_") ) )