如何使用tidyverse中的相邻列修改另一列中命名的列？

Question

我有以下 dataframe，

df <- tibble(x = c(2, 3, 4)) %>% 
mutate(`1` = 99, `2` = 88, `3` = 77, `4` = 66, `5` = 55)

x列包含需要操作的列名，该列中的值必须替换为x-1 、 x和x+1列中的值之和。 例如，对于x为 2 的第一行，第2列中的值必须替换为 (99+88+77) = 264。

我尝试使用双大括号（ {{}} ）和:= ，如下所示，

df %>% 
  mutate("{{x}}" := {{x-1}} + {{x}} + {{x+1}})

但我收到以下错误， Error in local_error_context(dots = dots, .index = i, mask = mask): promise already under evaluation: recursive default argument reference or earlier problems?

然后我尝试使用cur_column() inside across()访问该列，如下所示，

df %>% 
  mutate(across(-x, ~if_else(x == cur_column(), {{cur_column()}}, .x)))

我遇到了与上面相同的错误，我想我可能错误地使用了 curly 运算符，有人可以帮忙吗？

Answer 1

{{}}语法适用于当您将未评估的表达式传递给 dplyr 命令时，它不适用于捕获列值。

大多数时候，在每一行的不同列上做不同的选择并不容易。 一种替代方法是重塑数据，以便您可以使用超前/滞后函数。 然后你可以pivot回来。

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% 
  mutate(row = row_number()) %>% 
  pivot_longer(!c(x, row)) %>% 
  mutate(name = as.integer(name)) %>% 
  group_by(row) %>% 
  mutate(value=if_else(x==name, value + lead(value) + lag(value), value)) %>% 
  pivot_wider(c(row, x)) %>% 
  select(-row)

#     row     x   `1`   `2`   `3`   `4`   `5`
#   <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1     1     2    99   264    77    66    55
# 2     2     3    99    88   231    66    55
# 3     3     4    99    88    77   198    55

另一种选择是创建一个助手 function，它可以使用 rowwise() 访问cur_column()和cur_data() rowwise() ，以便为每一行创建不同的转换。

colclump <- function(target) {
  prevc <- as.character(as.integer(target)-1)
  nextc <- as.character(as.integer(target)+1)
  function(x) {
    if (cur_column()==target) {
      x + cur_data()[[prevc]] + cur_data()[[nextc]]
    } else {
      x
    }
  }
  
}
df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(across(-x, ~colclump(x)(.x)))

Answer 2

也许这也符合您的目的：

for(k in 2:4) {
  df[k-1,k+1] <- df[k-1,as.character(df$x[k-1])] + 
              df[k-1,as.character(df$x[k-1]-1)] + 
              df[k-1,as.character(df$x[k-1]+1)]
}
df
#  A tibble: 3 x 6
# x   `1`   `2`   `3`   `4`   `5`
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1     2    99   264    77    66    55
# 2     3    99    88   231    66    55
# 3     4    99    88    77   198    55