使用 dplyr quosure 自定義 function 與 mutate_at

Question

我正在嘗試構建一個幫助器 function 來提取參數中給出的列中的數字。 我可以在mutate中使用我的 function （並對所有感興趣的列重復它），但它似乎在mutate_at中不起作用。

這是我的數據的示例：

> set.seed(20190928)
> evalYr <- 2018
> n <- 5
> (df <- data.frame(
+     AY = sample(2016:2019, n, replace = T),
+     Pay00 = rgamma(n, 2, 1/1000),
+     Pay01 = rgamma(n, 2, 1/1000),
+     Pay02 = rgamma(n, 2, 1/1000),
+     Pay03 = rgamma(n, 2, 1/1000)
+ ))
    AY     Pay00     Pay01     Pay02     Pay03
1 2018 2520.3772 2338.9490  919.8245  629.1657
2 2016  259.7804 1543.4450  661.6488 2382.7916
3 2018 2446.3075  312.5143 2297.9717  942.5627
4 2017 1386.6288 4179.0352 2370.2669 1846.5838
5 2018  541.8261 2104.4589 2622.1758 2606.0694

所以我構建了（使用dplyr語法）這個助手來改變我擁有的每個PayXX列：

# Helper function to get the number inside column `PayXX` name
f1 <- function(pmt) enquo(pmt) %>% quo_name() %>% str_extract('(\\d)+') %>% as.numeric()

這個 function 與dplyr::mutate工作正常：

> df %>% mutate(Pay00_numcol = f1(Pay00),
+               Pay01_numcol = f1(Pay01),
+               Pay02_numcol = f1(Pay02),
+               Pay03_numcol = f1(Pay03))
    AY     Pay00     Pay01     Pay02     Pay03 Pay00_numcol Pay01_numcol Pay02_numcol Pay03_numcol
1 2018 2520.3772 2338.9490  919.8245  629.1657            0            1            2            3
2 2016  259.7804 1543.4450  661.6488 2382.7916            0            1            2            3
3 2018 2446.3075  312.5143 2297.9717  942.5627            0            1            2            3
4 2017 1386.6288 4179.0352 2370.2669 1846.5838            0            1            2            3
5 2018  541.8261 2104.4589 2622.1758 2606.0694            0            1            2            3

但是當我嘗試在 mutate_at 中使用相同的mutate_at ，它會返回 NA：

> df %>% mutate_at(vars(starts_with('Pay')), list(numcol = ~f1(.)))
    AY     Pay00     Pay01     Pay02     Pay03 Pay00_numcol Pay01_numcol Pay02_numcol Pay03_numcol
1 2018 2520.3772 2338.9490  919.8245  629.1657           NA           NA           NA           NA
2 2016  259.7804 1543.4450  661.6488 2382.7916           NA           NA           NA           NA
3 2018 2446.3075  312.5143 2297.9717  942.5627           NA           NA           NA           NA
4 2017 1386.6288 4179.0352 2370.2669 1846.5838           NA           NA           NA           NA
5 2018  541.8261 2104.4589 2622.1758 2606.0694           NA           NA           NA           NA

有人遇到過類似的問題嗎？ 在這種情況下，我該如何處理mutate_at function？

謝謝，

可復制的例子

library(tidyverse)
library(stringr)
set.seed(20190928)
evalYr <- 2018
n <- 5
(df <- data.frame(
    AY = sample(2016:2019, n, replace = T),
    Pay00 = rgamma(n, 2, 1/1000),
    Pay01 = rgamma(n, 2, 1/1000),
    Pay02 = rgamma(n, 2, 1/1000),
    Pay03 = rgamma(n, 2, 1/1000)
))

# Helper function to get the number inside column `PayXX` name
f1 <- function(pmt) enquo(pmt) %>% quo_name() %>% str_extract('(\\d)+') %>% as.numeric()

# Working
df %>% mutate(Pay00_numcol = f1(Pay00),
              Pay01_numcol = f1(Pay01),
              Pay02_numcol = f1(Pay02),
              Pay03_numcol = f1(Pay03))

# Not working
df %>% mutate_at(vars(starts_with('Pay')), list(numcol = ~f1(.)))

Answer 1

我想到的第一種方法是重塑數據可能更容易。 但是，仍然需要tidyr函數來獲得 1）“Pay00”、“Pay01”等列； 2）提取數字； 3) 進行操作，以便您可以使用tidyr::spread恢復寬形； 和 4) 傳播並刪除我添加的“_value”位。

我相信最近版本的tidyr有更好的方法來做到這一點，因為新的pivot_wider function 應該能夠將多個列作為value 。 我根本沒有搞砸這個，但也許其他人可以寫出來。

library(tidyverse)

df %>%
  rowid_to_column() %>%
  gather(key, value, -AY, -rowid) %>%
  mutate(numcol = as.numeric(str_extract(key, "\\d+$"))) %>%
  gather(key = coltype, value, value, numcol) %>%
  unite(key, key, coltype) %>%
  spread(key, value) %>%
  select(AY, ends_with("value"), ends_with("numcol")) %>%
  rename_all(str_remove, "_value")
#>     AY     Pay00     Pay01     Pay02     Pay03 Pay00_numcol Pay01_numcol
#> 1 2018 2520.3772 2338.9490  919.8245  629.1657            0            1
#> 2 2016  259.7804 1543.4450  661.6488 2382.7916            0            1
#> 3 2018 2446.3075  312.5143 2297.9717  942.5627            0            1
#> 4 2017 1386.6288 4179.0352 2370.2669 1846.5838            0            1
#> 5 2018  541.8261 2104.4589 2622.1758 2606.0694            0            1
#>   Pay02_numcol Pay03_numcol
#> 1            2            3
#> 2            2            3
#> 3            2            3
#> 4            2            3
#> 5            2            3

或者，如果您想堅持使用 tidyeval 方法：獲取您正在調用 function 的列的名稱。 請注意，如果您使用list(numcol = ~f1(.))表示法，所有這些 quosures 都會出現為.

f1 <- function(pmt) {
  str_extract(rlang::as_name(enquo(pmt)), "\\d+$") %>%
    as.numeric()
}

df %>%
  mutate_at(vars(starts_with("Pay")), list(numcol = f1))
# same output as prev