根据不同 tibble 的截止值更改 tibble 中不同列的值

Question

我有一个 tibble，其中包含每天不同变量的值。

library(lubridate)
library(tidyverse)


df <- tibble::tibble(date = seq.Date(ymd('2019-01-01'), ymd('2019-03-31'), by = 1),
                     high = sample(-5:100, 90, replace = T),
                     low = sample(-25:50, 90, replace = T),
                     sd = sample(5:25, 90, replace = T))

这些变量需要受到在另一个小标题中找到的某些最小值和最大值的约束：

cutoffs <- tibble::tibble(var_name = c('high', 'low', 'sd'),
                      min = c(0, -5, 10),
                      max = c(75, 15, 15))

现在我想通过我的原始 df 并更改它，以便将低于 min 的每个值更改为 min，并将高于 max 的每个值更改为 max，其中 min 和 max 在截止值中找到。

我目前在 for 循环中执行此操作，但我觉得可以在这里使用 map 之类的函数，但我不确定如何使用它。

for (i in 1:3){


a <- cutoffs$var_name[[i]]
  print(a)
  min <- cutoffs$min[[i]]
  max <- cutoffs$max[[i]]

  df <- df %>%
    mutate(!!a := ifelse(!!as.name(a) < min, min, !!as.name(a)),
           !!a := ifelse(!!as.name(a) > max, max, !!as.name(a)))

}

感谢您帮助创建不使用 for 循环的解决方案。 谢谢 ：）

Answer 1

尝试这个。 它长期旋转您的数据框，连接到截止点，然后在适用的情况下使用 case_when 替换值：

library(lubridate)
library(tidyverse)


df <- tibble::tibble(date = seq.Date(ymd('2019-01-01'), ymd('2019-03-31'), by = 1),
                     high = sample(-5:100, 90, replace = T),
                     low = sample(-25:50, 90, replace = T),
                     sd = sample(5:25, 90, replace = T)) %>% 
  pivot_longer(-date, names_to = "var_name", values_to = "value")

df

cutoffs <- tibble::tibble(var_name = c('high', 'low', 'sd'),
                          min = c(0, -5, 10),
                          max = c(75, 15, 15))

df %>% 
  left_join(cutoffs) %>% 
  mutate(value_new = case_when(value > max ~ max,
                           value < min ~ min,
                           TRUE ~ as.double(value))) %>% 
  select(date, var_name, value, value_new, min, max)