我想要做的是将函数应用于数据框中的多个列,将输出记录为新列。为了更清楚,我想采用以下形式的数据框:
first_name last_name age
Alice Smith 45
Bob Richards 20
为:
first_name last_name age first_name_lower last_name_lower
Alice Smith 45 alice smith
Bob Richards 20 bob richards
我可以通过以下方式按列进行此操作:
df$first_name_lower <- apply(df[,c('first_name')], 1, function(x) str_to_lower(x))
df$last_name_lower <- apply(df[,c('last_name')], 1, function(x) str_to_lower(x))
但当然对于多列而言,这不是一个特别优雅的解决方案。
谢谢!
答案 0 :(得分:3)
这可行
transmute_if
获取谓词并对满足谓词的所有列执行操作并抛弃所有其余列 - 在这种情况下,我们使用is.character as predicate
。由于我们要保留原始数据,因此我们将数据集与cbind组合在一起
要更改新列的名称,我们使用select_all
将"_lower"
粘贴到列名称的末尾
dta <- read.table(header = TRUE,sep = ",",stringsAsFactors = FALSE,
text = "first_name,last_name,age
Alice,Smith,45
Bob,Richards,20")
library(tidyverse)
cbind(dta,
dta %>%
transmute_if(is.character,tolower) %>%
select_all(funs(paste0(.,"_lower")))))
希望它有所帮助!
答案 1 :(得分:2)
使用tidyverse
解决方案:
library(tidyverse)
mydf %>%
mutate(first_name_lower=first_name,
last_name_lower=last_name) %>%
mutate_at(vars=first_name_lower,last_name_lower), ~ str_to_lower(.)))
您是否不想保留原始变量:
mydf %>%
mutate_at(vars(first_name_lower, last_name_lower), ~ str_to_lower(.))