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：
A B C
1 1 8 14
2 2 10 16
3 3 6 18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：
A B C
1 1 12 28
2 2 15 32
3 3 6 36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。
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