如何计算R中许多列的ntile？

由 et_et发布于 2020-05-23 23:29:14

我有一个看起来像这样的数据框：

ID age sex chem1 chem2 chem3 ... chem524
01 64  m   .06   6.8    .3        .2
02 57  f   .7    24.3    NA       .7
03 53  f   .4    2.9    .03       1.6
04 68  m   .7    37.8   .01       .01
05 73  m   1.2   1.4    2.8       3.6
06 49  f   .3    7.6    .3        2.9

我需要为每种化学品制作3小块瓷砖。我知道如何一次针对一种化学物质执行此操作，但是我不想写524次。

我希望将每种化学物质的小样一起存储在一个新的数据框中，以便稍后对它们进行进一步的分析。

这是我希望输出数据帧看起来像的样子：

ID age sex chem1 chem2 chem3 ... chem524
01 64  m    1     2     2         1
02 57  f    2     3     NA        2
03 53  f    2     1     1         3
04 68  m    2     3     1         1
05 73  m    3     1     3         3
06 49  f    1     2     2         3

这是我尝试过的：

df2 <- mutate_at(df, vars(chem1:chem524), ntile(top_air[4:528], 3))

这没有用，因为看起来ntile只能作用于一列。我也尝试使用Apply，但是我也无法使它正常工作。

谢谢您的帮助！

beos

2020-05-23 23:29:14

Here's one approach with mutate_at:

library(dplyr)
df %>%
  mutate_at(vars(starts_with("chem")), .funs = list(~ntile(.,3)))
  ID age sex chem1 chem2 chem3 chem524
1  1  64   m     1     2     2       1
2  2  57   f     2     3    NA       2
3  3  53   f     2     1     1       2
4  4  68   m     3     3     1       1
5  5  73   m     3     1     3       3
6  6  49   f     1     2     2       3

The proper parameterization of the .funs = argument is a bit specialized, but for a single function just supply a one element list starting with ~. ~ is shorthand for an anonymous function with one argument which we can access with ..

您还可以命名列表以获取新列：

df %>%
  mutate_at(vars(starts_with("chem")), list(ntile = ~ntile(.,3)))

Another way is to skip the anonymous function all together and pass the additional arguments to ntile with the ... part of mutate_at:

df %>%
  mutate_at(vars(starts_with("chem")), ntile ,3)
  ID age sex chem1 chem2 chem3 chem524
1  1  64   m     1     2     2       1
2  2  57   f     2     3    NA       2
3  3  53   f     2     1     1       2
4  4  68   m     3     3     1       1
5  5  73   m     3     1     3       3
6  6  49   f     1     2     2       3

et_et

这家伙很懒，什么都没留下

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