使用dplyr的rename(across())函数来重命名多个列。
嘿，我正在尝试使用最新版本的dplyr在一些列名前添加"Last_"，但是我不断收到这个错误 Error: `across()` must only be used inside dplyr verbs. 这是我的代码。 data %>% rename(across(everyt...
使用mutate、across和case_when，基于条件将列名连接到一个列中
我想要： 使用 across 和 case_when 检查列A1-A3是否等于1 连接A1-A3等于1的列名，并 创建一个新列，其中包含连接后的列名 我的数据框：df <- tribble( ~ID, ~A1, ~A2, ~A3, 1, 0, 1, 1, 2, 0...
你能使用dplyr的across()函数来迭代处理一对列吗？
我有18对变量，想对它们进行成对数学计算，以计算出18个新变量。在对一列应用公式时，dplyr中的across()函数非常方便。有没有一种方法可以将across()应用于成对的列？ 这里有一个简单的除法示例（我的实际代码会更复杂，包括一些ifelse等条件判断）： library(tidy...
变异、横跨和case_when。
我在使用mutate、across和case_when函数时遇到了一些问题，我在这里重新创建了一个简单版本的问题： a <- c(1:10) b <- c(2:11) c <- c(3:12) test <- tibble(a, b, c) # A tibble:...
dplyr::mutate如何对除一个变量以外的所有数字变量进行操作？
有没有一种方法可以变异除年龄之外或除两个变量之外的所有数值变量？ 数据 data = data.frame( Year = c(1,2,5,7,2,6,2,6), days = c(5,3,6,3,7,2,5,7), age = c(1,3,5,23,2,4,5,2...
dplyr包中找不到across函数
我想在dplyr中使用across()函数，但是出现了错误。例如，运行以下代码： iris %>% group_by(Species) %>% summarise(across(starts_with("Sepal"), mean)) 给我 Error in acr...
如何在dplyr::across()中使用n()计算分组行数？
在之前版本的dplyr中，如果我想在使用summarise()时获取行数以及其他汇总值，我可以这样做： library(tidyverse) df <- tibble( group = c("A", "A", "B", "B", "C"), value = c(1, ...
使用rowwise()、mutate()、across()组合多个函数
这与这个问题有些相关：question: 原则上，我试图理解如何在应用多个函数（例如mean()，sum()，min()等）的情况下通过mutate进行跨多列的rowwise操作。 我已经学到，across可以完成这项工作，而不是c_across。 我了解到函数mean()和函数min()不同...