目的是转换数据帧的列。这是示例：
df <- data.frame( fact=c("dog",2,"NA",0,"cat",1,"Cat"),
value=c(4,2,6,0,9,1,3) ); df$fact <- as.factor(df$fac)
func <- function(data,fac,val){
data <- data %>%
mutate_(fac= interp(~tolower(fac), fac=as.name(fac)) ) %>%
mutate_(val= interp(~ifelse(fac=='cat',1*val,
ifelse(fac=='dog',2*val,0)), fac=as.name(fac), val=as.name(val)))
return(data) }
电话：
new.df <- func(df,"fact","value")
fact value fac val
1 dog 4 dog 8
2 2 2 2 0
3 NA 6 na 0
4 0 0 0 0
5 cat 9 cat 9
6 1 1 1 0
7 Cat 3 cat 0
存在两个问题：（1）-与“ Cat”相关联的值为false；应该为3 * 1 = 3（2）-理想情况下，调用将返回原始的data.framedf以及转换后的fact和value变量。
有什么想法吗？谢谢你们。
编辑：请注意，df还有另一列third应不受对fact和执行的操作的影响value。
如果要返回具有原始名称的原始列（可能在data.frame中包括其他列），则可以使用稍微不同的dplyr-approachmutate_each代替mutate：
library(lazyeval)
library(dplyr)
func <- function(data,fac,val) {
data %>%
mutate_each_(interp(~tolower(var), var = as.name(fac)), fac) %>%
mutate_each_(interp(~ifelse(col =='cat', var, ifelse(col == 'dog',2*var, 0)),
var=as.name(val), col = as.name(fac)), val)
}
使用功能：
func(df, "fact", "value")
# fact value
#1 dog 8
#2 2 0
#3 na 0
#4 0 0
#5 cat 9
#6 1 0
#7 cat 3
如果您希望保留数据中的其他列，则表明了与akruns答案的区别（而由于，这些列将使用akrun的方法删除transmute）：
df$some_column <- letters[1:7] # add a new column
使用该函数后，其他列现在仍保留在您的数据中，并且修改后的列保留其原始名称：
func(df, "fact", "value")
# fact value some_column
#1 dog 8 a
#2 2 0 b
#3 na 0 c
#4 0 0 d
#5 cat 9 e
#6 1 0 f
#7 cat 3 g
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