studio - Cree nuevas variables con mutate_at manteniendo las originales.

r dplyr cheat sheet

Question

Considere este simple ejemplo:

library(dplyr)
dataframe <- data_frame(helloo = c(1,2,3,4,5,6),
ooooHH = c(1,1,1,2,2,2),
ahaaa = c(200,400,120,300,100,100))
# A tibble: 6 x 3
helloo ooooHH ahaaa
<dbl> <dbl> <dbl>
1 1 1 200
2 2 1 400
3 3 1 120
4 4 2 300
5 5 2 100
6 6 2 100

Aquí quiero aplicar la función ntile a todas las columnas que contienen oo , pero me gustaría que estas nuevas columnas se llamen cat + la columna correspondiente.

sé que puedo hacerlo

dataframe %>% mutate_at(vars(contains(''oo'')), .funs = funs(ntile(., 2)))
# A tibble: 6 x 3
helloo ooooHH ahaaa
<int> <int> <dbl>
1 1 1 200
2 1 1 400
3 1 1 120
4 2 2 300
5 2 2 100
6 2 2 100

Pero lo que necesito es esto

# A tibble: 8 x 5
helloo ooooHH ahaaa cat_helloo cat_ooooHH
<dbl> <dbl> <dbl> <int> <int>
1 1 1 200 1 1
2 2 1 400 1 1
3 3 1 120 1 1
4 4 2 300 2 2
5 5 2 100 2 2
6 5 2 100 2 2
7 6 2 100 2 2
8 6 2 100 2 2

¿Existe una solución que NO requiera almacenar los datos intermedios y fusionarlos nuevamente con el marco de datos original?

Answer 1

Editado para reflejar los cambios en dplyr. A partir de dplyr 0.8.0, funs() está en desuso y se debe usar list() con ~ su lugar.

Puede .funs nombres a las funciones a la lista que pasa a .funs para crear nuevas variables con los nombres como sufijos adjuntos.

dataframe %>% mutate_at(vars(contains(''oo'')), .funs = list(cat = ~ntile(., 2)))
# A tibble: 6 x 5
helloo ooooHH ahaaa helloo_cat ooooHH_cat
<dbl> <dbl> <dbl> <int> <int>
1 1 1 200 1 1
2 2 1 400 1 1
3 3 1 120 1 1
4 4 2 300 2 2
5 5 2 100 2 2
6 6 2 100 2 2

Si lo desea como prefijo, puede usar rename_at para cambiar los nombres.

dataframe %>%
mutate_at(vars(contains(''oo'')), .funs = list(cat = ~ntile(., 2))) %>%
rename_at( vars( contains( "_cat") ), list( ~paste("cat", gsub("_cat", "", .), sep = "_") ) )
# A tibble: 6 x 5
helloo ooooHH ahaaa cat_helloo cat_ooooHH
<dbl> <dbl> <dbl> <int> <int>
1 1 1 200 1 1
2 2 1 400 1 1
3 3 1 120 1 1
4 4 2 300 2 2
5 5 2 100 2 2
6 6 2 100 2 2

Código anterior con funs() de versiones anteriores de dplyr :

dataframe %>%
mutate_at(vars(contains(''oo'')), .funs = funs(cat = ntile(., 2))) %>%
rename_at( vars( contains( "_cat") ), funs( paste("cat", gsub("_cat", "", .), sep = "_") ) )