与dplyr中的mutate_at相反

Question

我需要在dplyr中与mutate_at相反。 我想选择一组未在变量列表中指定的列。

df <- tibble(var_not_to_be_modified = sample(c("T","F"),10, replace = TRUE),
             var_to_be_modified     = sample(c(1,0)    ,10, replace = TRUE) )

df %>%
mutate_at(c("var_not_to_be_modified"), as.numeric)

结果是将var_to_be_modified更改为dbl。

Answer 1

将@ Axeman的评论转变为社区维基的答案：

library(dplyr)
df %>%
  mutate_at(., vars(-var_not_to_be_modified), as.numeric)
 # A tibble: 10 x 2
#   var_not_to_be_modified var_to_be_modified
#   <chr>                               <dbl>
# 1 F                                       1
# 2 F                                       1
# 3 F                                       1
# 4 F                                       1
# 5 F                                       1
# 6 T                                       0
# 7 T                                       1
# 8 F                                       1
# 9 F                                       0
#10 T                                       1

从vars的帮助页面：

参数

...变量/摘要中包含/排除的变量。 您可以使用与select（）中相同的规范。 如果缺少，则默认为所有非分组变量。

Answer 2

如果我们传递一个字符向量，请使用one_of这是删除列的规范方法

library(dplyr)
df %>%
  mutate_at(vars(-one_of(c("var_not_to_be_modified"))), as.numeric)
# A tibble: 10 x 2
#   var_not_to_be_modified var_to_be_modified
#   <chr>                               <dbl>
# 1 F                                       1
# 2 F                                       1
# 3 T                                       1
# 4 F                                       0
# 5 T                                       0
# 6 F                                       1
# 7 T                                       1
# 8 T                                       1
# 9 F                                       0
#10 T                                       1

根据?select_helpers

one_of（）：匹配字符向量中的变量名称。

---

如果我们传递的数据不在数据中，则行为会有所不同。 在这里，它不会以错误结束

 df %>% 
     mutate_at(vars(-one_of("hello")), as.numeric)

和

df %>%
    mutate_at(vars(-hello), as.numeric)

is_character（x）出错：找不到对象'hello'

换句话说，如果OP希望整个管道最终出错，第二个选项更好，如果它仍然有效，但有警告，可以使用这篇文章中的选项