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如何将mutate_at与ifelse一起使用

mutate_at函数是dplyr包中的一个函数，它允许你指定一组列并对这些列应用一个函数。然而，需要注意的是，mutate_at已经在dplyr的最新版本中被弃用，取而代之的是across函数。ifelse函数则用于根据条件执行不同的操作。

如果你想要根据某些条件对数据框中的特定列进行修改，可以使用across结合ifelse来实现。以下是一个示例，展示了如何使用across和ifelse来根据条件修改数据框中的列：

library(dplyr)

# 创建一个示例数据框
df <- data.frame(
  A = c(1, 2, 3),
  B = c(4, 5, 6),
  C = c(7, 8, 9)
)

# 使用across和ifelse来根据条件修改列
df_updated <- df %>%
  mutate(across(A:C, ~ ifelse(. > 5, . * 2, .)))

print(df_updated)

在这个示例中，我们对数据框df中的列A到C进行了操作。如果列中的值大于5，我们就将其乘以2；否则，保持原值不变。

输出结果将是：

这里，列B和C中大于5的值被乘以了2，而列A中的值没有变化。

如果你需要对不同的列应用不同的条件，可以使用case_when函数来实现更复杂的逻辑：

df_updated_complex <- df %>%
  mutate(across(A:C, ~ case_when(
    . > 5 & .name == "B" ~ . * 3,
    . > 5 & .name == "C" ~ . * 4,
    TRUE ~ .
  )))

print(df_updated_complex)

在这个示例中，我们对列B和C应用了不同的乘法因子。输出结果将是：

这样，你可以根据需要对数据框中的列进行灵活的条件修改。

相关搜索:将mutate_at与% in运算符%in%一起使用 ifelse()与多列上的all()一起使用 R和dplyr:如何将ifelse条件与外部数据帧一起使用将自定义函数(ifelse)与dcast一起使用与单独使用trunc相比，将trunc与ifelse一起使用会产生不同的行为如何使用mutate_at和嵌套的ifelse语句自动重新编码许多变量？如何将If/Then与IndexError一起使用与固定列的值组合使用的mutate_at 将mutate_at()与取消的选择帮助函数一起使用，例如(而不是one_of())如何将此函数与ksh一起使用？如何将scanf()与fopen一起使用如何将Postman与Graphene一起使用？如何将compareTo与节点一起使用？如何将WHERE NOT EXISTS与WITH一起使用？如何将PhantomJS与Aurelia一起使用？如何将GPath与变量一起使用？如何将testcontainer与bnd一起使用如何将BehaviorSubject与Observable一起使用如何将PanResponder与索引一起使用如何将SSH与别名一起使用

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