r - dplyr 0.8.0 mutate_at : use of custom function without overwriting original columns

Question

使用 dplyr 0.8.0 中的新语法，使用 list() 而不是 funs()，我希望能够从 mutate_at() 创建新变量而不覆盖旧变量。基本上，我需要在几列中用 NA 替换一个值上的任何整数，而不覆盖这些列。

我已经使用以前版本的 dplyr 完成了这项工作，但我想适应 dplyr 中的更改，这样我的代码以后就不会中断。

假设我有一个问题:

x <- tibble(id = 1:10, x = sample(1:10, 10, replace = TRUE), 
            y = sample(1:10, 10, replace = TRUE))

我希望能够用 NA 替换任何大于 5 的值。我以前就是这样做的，这个结果正是我想要的:

x %>% mutate_at(vars(x, y), funs(RC = replace(., which(. > 5), NA)))
# A tibble: 10 x 5
      id     x     y  x_RC  y_RC
   <int> <int> <int> <int> <int>
 1     1     2     3     2     3
 2     2     2     1     2     1
 3     3     3     4     3     4
 4     4     4     4     4     4
 5     5     2     9     2    NA
 6     6     6     8    NA    NA
 7     7    10     2    NA     2
 8     8     1     3     1     3
 9     9    10     1    NA     1
10    10     1     8     1    NA

这是我试过的，但它不起作用:

x %>% mutate_at(vars(x, y), list(RC = replace(., which(. > 5), NA)))

Error in [<-.data.frame(*tmp*, list, value = NA) : new columns would leave holes after existing columns

这有效，但替换了原始变量:

x %>% mutate_at(vars(x, y), list(~replace(., which(. > 5), NA)))
# A tibble: 10 x 3
      id     x     y
   <int> <int> <int>
 1     1     2     3
 2     2     2     1
 3     3     3     4
 4     4     4     4
 5     5     2    NA
 6     6    NA    NA
 7     7    NA     2
 8     8     1     3
 9     9    NA     1
10    10     1    NA

感谢任何帮助!

Answer 1

差不多了，只需创建一个命名列表。

x %>% mutate_at(vars(x, y), list(RC = ~replace(., which(. > 5), NA)))