对于数据处理当中，我们经常需要需要形成新的列或者新的数据库。这里介绍使用mutate()来形成新的列。这个帖子是基于：Transforming
your columns into the right
shape来学习的
library(tidyverse)
data("msleep")
基本使用
在dplyr当中我们使用mutate()来形成新的列。这个函数是在原有的数据基础上形成新的列，如果想要形成新的列的同时形成新的数据库的话，可以使用transmute()
### 在原有的数据基础上添加新的列
msleep %>%
select(name, sleep_total) %>%
mutate(sleep_total_min = sleep_total * 60) %>% head
## # A tibble: 6 x 3
## name sleep_total sleep_total_min
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 Cheetah 12.1 726
## 2 Owl monkey 17 1020
## 3 Mountain beaver 14.4 864
## 4 Greater short-tailed shrew 14.9 894
## 5 Cow 4 240
## 6 Three-toed sloth 14.4 864
### 形成新的列的同时形成新的数据框
msleep %>%
select(name, sleep_total) %>%
transmute(sleep_total_min = sleep_total * 60) %>% head
## # A tibble: 6 x 1
## sleep_total_min
## <dbl>
## 1 726
## 2 1020
## 3 864
## 4 894
## 5 240
## 6 864
muate()在使用的时候,一些运算函数,例如mean()或者sum()使用的时候会出现错误，我们需要自己来写运算公式，例如mutate(average = (sleep_rem + sleep_cycle) / 2)。或者使用rowwise()函数，告诉数据处理是按照行来的而不是按照列来的。
### 不实用rowwise函数
Notwise <- msleep %>%
select(name, contains("sleep")) %>%
transmute(avg = mean(c(sleep_rem, sleep_cycle))) %>%
pull(avg)
### 使用rowwise函数
Usewise <- msleep %>%
select(name, contains("sleep")) %>%
rowwise() %>%
transmute(avg = mean(c(sleep_rem, sleep_cycle))) %>%
pull(avg)
data.frame(Notwise = Notwise, Usewise = Usewise) %>% head
## Notwise Usewise
## 1 NA NA
## 2 NA NA
## 3 NA NA
## 4 NA 1.2166667
## 5 NA 0.6833333
## 6 NA 1.4833333
批量处理很多列
有时候我们需要对很多列进行相同的处理。这个时候，如果使用mutate()函数的话，就需要一个一个的处理。所以dplyr提供了很多类似select()那种的扩展函数
- mutate_all() 将会对所有的列进行相同的处理
- mutate_if() 先进行逻辑判断，符合条件的进行相同的处理
- mutate_at() 对在vars()函数当中的列进行相同的处理
需要注意的是，这些函数当中进行相同处理的方式是基于函数来的。所以我们在后面的参数相同处理的制定是一个函数。在dplyr当中对于函数的制定可以通过funs()函数来或者~来进行制定的。例如我需要对所有的数据都添加一个回车。这个时候mutate_all()当中写~paste(., " /n ")或者funs(paste(., " /n "))。
mutate_all
如果我们想要对所有列都进行同意的操作的话，例如，我们想要把所有的字母都变成小写。这个时候就可以用mutate_all函数。
msleep %>% select(1:3) %>%
mutate_all(tolower) %>% head
## # A tibble: 6 x 3
## name genus vore
## <chr> <chr> <chr>
## 1 cheetah acinonyx carni
## 2 owl monkey aotus omni
## 3 mountain beaver aplodontia herbi
## 4 greater short-tailed shrew blarina omni
## 5 cow bos herbi
## 6 three-toed sloth bradypus herbi
mutate_if
有些时候，我们对于只需要对某一个类型的函数进行操作，例如我只想对数值型的列保存三位小数，同时格式长度一样。
msleep %>%
select(name, sleep_total:bodywt) %>%
mutate_if(is.numeric, ~format(round(.,3),nsmall =3))
## # A tibble: 83 x 7
## name sleep_total sleep_rem sleep_cycle awake brainwt bodywt
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 Cheetah "12.100" " NA" " NA" "11.90… " NA" " 50.0…
## 2 Owl monkey "17.000" "1.800" " NA" " 7.00… "0.016" " 0.4…
## 3 Mountain beaver "14.400" "2.400" " NA" " 9.60… " NA" " 1.3…
## 4 Greater short-tai… "14.900" "2.300" "0.133" " 9.10… "0.000" " 0.0…
## 5 Cow " 4.000" "0.700" "0.667" "20.00… "0.423" " 600.0…
## 6 Three-toed sloth "14.400" "2.200" "0.767" " 9.60… " NA" " 3.8…
## 7 Northern fur seal " 8.700" "1.400" "0.383" "15.30… " NA" " 20.4…
## 8 Vesper mouse " 7.000" " NA" " NA" "17.00… " NA" " 0.0…
## 9 Dog "10.100" "2.900" "0.333" "13.90… "0.070" " 14.0…
## 10 Roe deer " 3.000" " NA" " NA" "21.00… "0.098" " 14.8…
## # … with 73 more rows
mutate_at
当时有我们需要选择具体的列进行处理，这个时候使用以上两个就不行了。但是使用select()也不能进行mutate里面的操作。所以就需要一个选择具体列操作的函数。这个就是vars()。vars()的功能和select()功能是一样的。只不过vars()是在函数内使用的，而select()则是单独使用的。
msleep %>%
select(name, sleep_total:awake) %>%
mutate_at(vars(contains("sleep")), ~(.*60))
## # A tibble: 83 x 5
## name sleep_total sleep_rem sleep_cycle awake
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Cheetah 726 NA NA 11.9
## 2 Owl monkey 1020 108 NA 7
## 3 Mountain beaver 864 144 NA 9.6
## 4 Greater short-tailed shrew 894 138 8.00 9.1
## 5 Cow 240 42 40.0 20
## 6 Three-toed sloth 864 132 46.0 9.6
## 7 Northern fur seal 522 84 23.0 15.3
## 8 Vesper mouse 420 NA NA 17
## 9 Dog 606 174 20.0 13.9
## 10 Roe deer 180 NA NA 21
## # … with 73 more rows
对列进行操作之后重命名
我们在mutate_all/if/all进行操作之后，如果还要叫之前的名字就容易混淆了。所以需要对其重命名呢。这个时候就可以用到rename()函数了。这个函数同样有对应版本的rename_all/if/at。我们可以使用mutate处理之后在利用相同的rename进行重命名。
msleep %>%
select(name, sleep_total:awake) %>%
mutate_at(vars(contains("sleep")), ~(.*60)) %>%
rename_at(vars(contains("sleep")), ~paste0(.,"_min"))
## # A tibble: 83 x 5
## name sleep_total_min sleep_rem_min sleep_cycle_min awake
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Cheetah 726 NA NA 11.9
## 2 Owl monkey 1020 108 NA 7
## 3 Mountain beaver 864 144 NA 9.6
## 4 Greater short-tailed shr… 894 138 8.00 9.1
## 5 Cow 240 42 40.0 20
## 6 Three-toed sloth 864 132 46.0 9.6
## 7 Northern fur seal 522 84 23.0 15.3
## 8 Vesper mouse 420 NA NA 17
## 9 Dog 606 174 20.0 13.9
## 10 Roe deer 180 NA NA 21
## # … with 73 more rows
如果我们想要形成新的列的同时保留之前的列该怎么办呢。这个时候我们只需要在funs()函数当中添加一个tag即可。例如:
msleep %>%
select(name, sleep_total, sleep_rem) %>%
mutate_at(vars(contains("sleep")), funs(min = .*60))
## Warning: funs() is soft deprecated as of dplyr 0.8.0
## Please use a list of either functions or lambdas:
##
## # Simple named list:
## list(mean = mean, median = median)
##
## # Auto named with `tibble::lst()`:
## tibble::lst(mean, median)
##
## # Using lambdas
## list(~ mean(., trim = .2), ~ median(., na.rm = TRUE))
## This warning is displayed once per session.
## # A tibble: 83 x 5
## name sleep_total sleep_rem sleep_total_min sleep_rem_min
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Cheetah 12.1 NA 726 NA
## 2 Owl monkey 17 1.8 1020 108
## 3 Mountain beaver 14.4 2.4 864 144
## 4 Greater short-tailed shr… 14.9 2.3 894 138
## 5 Cow 4 0.7 240 42
## 6 Three-toed sloth 14.4 2.2 864 132
## 7 Northern fur seal 8.7 1.4 522 84
## 8 Vesper mouse 7 NA 420 NA
## 9 Dog 10.1 2.9 606 174
## 10 Roe deer 3 NA 180 NA
## # … with 73 more rows
分类变量的处理
重新编码分类变量
对于分类变量，我们经常需要对其进行重新分类。这个时候就可以在mutate()里面使用recode()函数来进行重新定义。
recode()可以对现有的分类变量进行重编码。其中有一个.default参数来把没用定义的分类统一归到一个变量里面。在recode()设置当中，前面的变量是之前数据里面已有的，后面的是想要变成的变量。
### 查看原始变量
unique(msleep$conservation)
## [1] "lc" NA "nt" "domesticated" "vu"
## [6] "en" "cd"
### recode的操作
msleep %>%
mutate(conservation2 = recode(conservation,
"en" = "Endangered",
"lc" = "Least_Concern",
"domesticated" = "Least_Concern",
.default = "other")) %>%
count(conservation2)
## # A tibble: 4 x 2
## conservation2 n
## <chr> <int>
## 1 Endangered 4
## 2 Least_Concern 37
## 3 other 13
## 4 <NA> 29
对于recode()，还有几个参数需要介绍一下，其中.missing代表把缺失值转换为什么东西。.ordered代表是否创造一个具有顺序的因子性变量。如果想要使用这个参数的话，需要使用recode_factor()函数。
msleep %>%
mutate(conservation2 = recode_factor(conservation,
"lc" = "Least_Concern",
"domesticated" = "Least_Concern",
"en" = "Endangered",
.default = "other",
.missing = "no data",
.ordered = T)) %>%
count(conservation2)
## # A tibble: 4 x 2
## conservation2 n
## <ord> <int>
## 1 Least_Concern 37
## 2 Endangered 4
## 3 other 13
## 4 no data 29
把连续性变量转换为分类变量
经常我们需要把连续性变量转换为分类变量。如果我们分组较少的使用可以使用if_else()，如果分组较多的话，则可以使用case_when()。
这里为什么要用if_else()不用ifelse()，是因为在运算速度上的话，if_else()更快一些。
msleep %>%
select(name, sleep_total) %>%
mutate(sleep_time = if_else(sleep_total > 10, "long", "short"))
## # A tibble: 83 x 3
## name sleep_total sleep_time
## <chr> <dbl> <chr>
## 1 Cheetah 12.1 long
## 2 Owl monkey 17 long
## 3 Mountain beaver 14.4 long
## 4 Greater short-tailed shrew 14.9 long
## 5 Cow 4 short
## 6 Three-toed sloth 14.4 long
## 7 Northern fur seal 8.7 short
## 8 Vesper mouse 7 short
## 9 Dog 10.1 long
## 10 Roe deer 3 short
## # … with 73 more rows
对于case_when()来定义分类变量的话，我们可以通过~来制定。~的左边是逻辑判断式，右边则是判断式的时候的结果。例如sleep_total > 13 ~ "very long"代表sleep_total > 13为真的时候，这个变量变为very long。
case_when()的定义是按照顺序来的。只有第一个判断式是假的时候才会执行第二个。到了最后一个判断式的时候通过TRUE ~ XX来定义。
需要注意的是，case_when()返回的是一个字符串。并不是向量。如果需要向量的话，需要再次制定的。
msleep %>%
select(name, sleep_total) %>%
mutate(sleep_total_discr = case_when(
sleep_total > 13 ~ "very long",
sleep_total > 10 ~ "long",
sleep_total > 7 ~ "limited",
TRUE ~ "short"))
## # A tibble: 83 x 3
## name sleep_total sleep_total_discr
## <chr> <dbl> <chr>
## 1 Cheetah 12.1 long
## 2 Owl monkey 17 very long
## 3 Mountain beaver 14.4 very long
## 4 Greater short-tailed shrew 14.9 very long
## 5 Cow 4 short
## 6 Three-toed sloth 14.4 very long
## 7 Northern fur seal 8.7 limited
## 8 Vesper mouse 7 short
## 9 Dog 10.1 long
## 10 Roe deer 3 short
## # … with 73 more rows
另外，case_when()可以不仅可以对单一的列进行操作，对于多个列也是可以进行操作的。判断的标准也是逐一往下走的
msleep %>%
mutate(silly_groups = case_when(
brainwt < 0.001 ~ "light_headed",
sleep_total > 10 ~ "lazy_sleeper",
is.na(sleep_rem) ~ "absent_rem",
TRUE ~ "other")) %>%
count(silly_groups)
## # A tibble: 4 x 2
## silly_groups n
## <chr> <int>
## 1 absent_rem 8
## 2 lazy_sleeper 39
## 3 light_headed 6
## 4 other 30
把NA变成别的
在dplyr当中有一个na_if()的函数可以把任何值变成缺失值。常用的是na_if("")。
msleep %>%
select(name:order) %>%
na_if("omni")
## # A tibble: 83 x 4
## name genus vore order
## <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 Cheetah Acinonyx carni Carnivora
## 2 Owl monkey Aotus <NA> Primates
## 3 Mountain beaver Aplodontia herbi Rodentia
## 4 Greater short-tailed shrew Blarina <NA> Soricomorpha
## 5 Cow Bos herbi Artiodactyla
## 6 Three-toed sloth Bradypus herbi Pilosa
## 7 Northern fur seal Callorhinus carni Carnivora
## 8 Vesper mouse Calomys <NA> Rodentia
## 9 Dog Canis carni Carnivora
## 10 Roe deer Capreolus herbi Artiodactyla
## # … with 73 more rows
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