Przepisz nazwę kolumny do funkcji z mutate_each

Question

Chciałbym zastosować transformację do wszystkich kolumn przez dplyr :: mutate_each, np.

library(dplyr) 
mult <- function(x,m) return(x*m) 
mtcars %>% mutate_each(funs(mult(.,2))) # Multiply all columns by a factor of two 

Jednak transformacja powinna mieć parametry w zależności od nazwy kolumny. Dlatego nazwa kolumny powinny być przekazywane do funkcji jako dodatkowy argument

named.mult <- function(x,colname) return(x*param.A[[colname]]) 

Przykład: mnożenie każda kolumna przez inny czynnik:

param.A <- c() 
param.A[names(mtcars)] <- seq(length(names(mtcars))) 
param.A 
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb 
# 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 

Ponieważ nazwa kolumny jest tracona podczas mutate_each, obecnie to obejść, przekazując listę z leniwym evalution do mutate_ (wersja SE):

library(lazyeval) 
named.mutate <- function(fun, cols) sapply(cols, function(n) interp(~fun(col, n), fun=fun, col=as.name(n))) 
mtcars %>% mutate_(.dots=named.mutate(named.mult, names(.))) 

Działa, ale czy istnieje specjalna zmienna, taka jak .nazwa, która zawiera nazwę kolumny . dla każdego wykonania koligacji? Mogę więc zaproponować coś innego, jak np.

mtcars %>% mutate_each(funs(named.mult(.,.name))) 

Answer 1

. Zamiast używania mutate_each kombinacja dplyr::mutate z tidyr::gather i tidyr::spread może osiągnąć ten sam wynik.

Na przykład:

library(dplyr) 
library(tidyr) 

data(mtcars) 

# Multiple each column by a different interger 
mtcars %>% 
    dplyr::tbl_df() %>% 
    dplyr::mutate(make_and_model = rownames(mtcars)) %>% 
    tidyr::gather(key, value, -make_and_model) %>% 
    dplyr::mutate(m = as.integer(factor(key)), # a multiplication factor dependent on column name 
       value = value * m) %>% 
    dplyr::select(-m) %>% 
    tidyr::spread(key, value) 

# compare to the original data 
mtcars[order(rownames(mtcars)), order(names(mtcars))] 

# the muliplicative values used. 
mtcars %>% 
    tidyr::gather() %>% 
    dplyr::mutate(m = as.integer(factor(key))) %>% 
    dplyr::select(-value) %>% 
    dplyr::distinct()