使用mutate()和across()基于R中的另外两个列创建一个列

vbopmzt1 于 2023-02-06 发布在其他

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我刚刚得到这个示例df：

df = data.frame(A1 = c(1,2,3),
                A2 = c(4,5,6))

我试着用每一个A列除以整列的平均值
首先，我需要一个mean列：

df %>%
  mutate(
    across(matches("A"), ~ mean(.x), .names = "mean_{col}"  )
  )

但是，基于这个问题：Mutate across multiple columns to create new variable sets，我不能用平均值除A的列。我正在尝试：

df %>%
  mutate(
    across(matches("A"), ~ mean(.x), .names = "mean_{col}"  )
  ) %>%
  mutate(
    across(matches("A"), .names = "adm_A_{col}") / across(matches("mean_"))
  )

我做错了什么？

来源：https://stackoverflow.com/questions/75329910/using-mutate-and-across-to-create-a-column-based-on-two-others-in-r

2条答案

按热度按时间

c9qzyr3d1#

df %>%
  mutate(across(starts_with('A'), ~./mean(.),.names = "adm_A_{col}"))

  A1 A2 adm_A_A1 adm_A_A2
1  1  4      0.5      0.8
2  2  5      1.0      1.0
3  3  6      1.5      1.2

赞(0）回复(0）举报 2023-02-06

txu3uszq2#

请检查以下代码

df %>%
  mutate(
    across(matches("A"), ~ mean(.x), .names = "mean_{col}"  ), 
    across(starts_with('A'), .names = '{col}_new')/across(starts_with('mean'))
  )

创建于2023年2月2日，使用reprex v2.0.2

A1 A2 mean_A1 mean_A2 A1_new A2_new
1  1  4       2       5    0.5    0.8
2  2  5       2       5    1.0    1.0
3  3  6       2       5    1.5    1.2

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