tidyselect::where() 不一致：where() 在哪里？ 数据

如何解决tidyselect::where() 不一致：where() 在哪里？ 数据

总结：你可以做 rename(A=1,B=2)，你能用 rename_with() 做同样的事情吗？我的 ~str_replace(... paste0()) 有效，我不需要改变它。但它一次只适用于一个变量。 Tidyselect 建议包装 where(~str_replace...) 但随后抱怨找不到它，即使我可以让 where() 在其他情况下工作。

我想为多个变量实现 rename_with，但出现错误 Error: Formula shorthand must be wrapped in where()`。

# Bad
  data %>% select(~str_replace(.,"Var_2_",paste0("Issue: Time")))

  # Good
  data %>% select(where(~str_replace(.,paste0("Issue: time"))))

示例原件： test%>% rename_with( ~str_replace(.,paste0("Issue: Time")),~str_replace(.,"Var_3_",paste0("Issue: Time")))

当我跑步时 test%>% rename_with(where( ~str_replace(.,paste0("Issue: Time"))))

和 test%>% rename_with( where(~str_replace(.,paste0("Issue: Time"))),where(~str_replace(.,paste0("Issue: Time"))))

我明白了 Error in where(~str_replace(.,"Var_1_",paste0("Gov't surveillance: video wave")),: Could not find function "where" 我无法通过 tidyselect::

找到它

但我可以跑 test%>% select(where(is.numeric)) %>% map(sd,na.rm = TRUE) 没有任何问题，所以它确实存在。我做错了什么？

示例数据：

x <- c("_1_1","_1_2","_1_3","_2_1","_2_2","_2_3","_3_1","_3_2","_3_3","_4_3")
paste0("Var",x)

test <- t(as_tibble(rnorm(10,5.5,.35)))
colnames(test) <- paste0("Var",x)

解决方法

与 rename_with 相比，rename_at 中的参数发生了变化。代码中指定的列名有点不清楚，特别是两个参数中的 str_replace 显示的数据。将以“Var_2”开头的列名替换为“Issue: Time_2”的典型用途是

library(dplyr)
data <- data %>% 
    rename_with(~ str_replace(.,'Var_2','Issue: Time'),starts_with('Var_2'))

-输出

data
# A tibble: 1 x 10
#  Var_1_1 Var_1_2 Var_1_3 `Issue: Time_1` `Issue: Time_2` `Issue: Time_3` Var_3_1 Var_3_2 Var_3_3 Var_4_3
#    <dbl>   <dbl>   <dbl>           <dbl>           <dbl>           <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
#1    5.68    5.18    5.34            5.38            5.47            5.82    5.93    5.35    5.20    5.62   

如果我们需要改变多个列模式，使用matches

data %>% 
   rename_with(~ str_replace(.,'(Var_2|Var_3)','\\1_Issue: Time'),matches('Var_2|Var_3'))
# A tibble: 1 x 10
#  Var_1_1 Var_1_2 Var_1_3 `Var_2_Issue: Tim… `Var_2_Issue: Tim… `Var_2_Issue: Tim… `Var_3_Issue: Ti… `Var_3_Issue: Ti… `Var_3_Issue: Ti… Var_4_3
#    <dbl>   <dbl>   <dbl>              <dbl>              <dbl>              <dbl>             <dbl>             <dbl>             <dbl>   <dbl>
#1    5.68    5.18    5.34               5.38               5.47               5.82              5.93              5.35              5.20    5.62
 

---

或者如果我们想改变相应的replacement，pattern，使用str_replace_all

data1 <- data %>%
   set_names(str_replace_all(names(.),c("Var_1","Var_2"),c("Issue 1 wave","Issue 2 Wave")))

比较输出

data1
# A tibble: 1 x 10
  `Issue 1 wave_1` Var_1_2 `Issue 1 wave_3` `Trust Wave_1` Var_2_2 `Issue 2  Wave_3` Var_3_1 Var_3_2 Var_3_3 Var_4_3
                          <dbl>   <dbl>                         <dbl>          <dbl>   <dbl>          <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
1                          5.68    5.18                          5.34           5.38    5.47           5.82    5.93    5.35    5.20    5.62

原始数据

data
# A tibble: 1 x 10
  Var_1_1 Var_1_2 Var_1_3 Var_2_1 Var_2_2 Var_2_3 Var_3_1 Var_3_2 Var_3_3 Var_4_3
    <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
1    5.68    5.18    5.34    5.38    5.47    5.82    5.93    5.35    5.20    5.62

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where 通常用于检查列值，即假设我们要选择数字类型的列，请使用 select(where(is.numeric)) 而不是列名。有 select_helpers 可以根据子字符串查找列名，即 starts_with、ends_with、contains，或在 matches 中传递正则表达式模式。 where 的一个用例是

data %>% 
   rename_with(~ str_replace(.,where(~ all(. > 5.5)))

# A tibble: 1 x 10
#  Var_1_1 Var_1_2 Var_1_3 Var_2_1 Var_2_2 `Issue: Time_3` Var_3_1 Var_3_2 Var_3_3 Var_4_3
#    <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>           <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
#1    5.68    5.18    5.34    5.38    5.47            5.82    5.93    5.35    5.20    5.62

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在 OP 的代码中，select/map 可以替换为 summarise/across

df %>%
    summarise(across(where(is.numeric),sd))

数据

data <- as_tibble(test)