r - 使用 `mutate` 使用命名向量创建列副本

Question

我有一个 tibble和一个命名向量。我想使用向量名称复制命名向量中的所有列，同时保留原始名称。
我知道如何相当简单地重命名所有列:

library(dplyr)

named_vector <- 
  c("var1" = "x1",
    "var2" = "x2",
    "var3" = "x3")

tibble(x1 = 1:3, x2 = 1:3, x3 = 1:3, z = 68, zz = 69) %>% 
  rename(!!!named_vector)
#> # A tibble: 3 x 5
#>    var1  var2  var3     z    zz
#>   <int> <int> <int> <dbl> <dbl>
#> 1     1     1     1    68    69
#> 2     2     2     2    68    69
#> 3     3     3     3    68    69

创建于 2021-08-27 由 reprex package (v0.3.0)
但我不知道如何使用 mutate 做等效的事情.如何以保留原始名称但还有向量名称的方式制作列的副本？
我的预期输出相当于:

library(dplyr)

named_vector <- 
  c("var1" = "x1",
    "var2" = "x2",
    "var3" = "x3")

tibble(x1 = 1:3, x2 = 1:3, x3 = 1:3, z = 68, zz = 69) %>% 
  mutate(var1 = x1,
         var2 = x2,
         var3 = x3)
#> # A tibble: 3 x 8
#>      x1    x2    x3     z    zz  var1  var2  var3
#>   <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <int> <int> <int>
#> 1     1     1     1    68    69     1     1     1
#> 2     2     2     2    68    69     2     2     2
#> 3     3     3     3    68    69     3     3     3

创建于 2021-08-27 由 reprex package (v0.3.0)

Answer 1

我们可以使用 across与 mutate ，并重命名为 str_replace通过用 'var' 替换子字符串 'x' 来创建新列

library(dplyr)
library(stringr)
tibble(x1 = 1:3, x2 = 1:3, x3 = 1:3) %>%
    mutate(across(everything(), 
       .names = "{str_replace(.col, 'x', 'var')}"))

-输出

# A tibble: 3 x 6
     x1    x2    x3  var1  var2  var3
  <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1     1     1     1     1     1     1
2     2     2     2     2     2     2
3     3     3     3     3     3     3

或使用 match到.names 中的named_vector

tibble(x1 = 1:3, x2 = 1:3, x3 = 1:3) %>% 
    mutate(across(all_of(unname(named_vector)),
      .names = "{names(named_vector)[match(.col, named_vector)]}"))

-输出

# A tibble: 3 x 6
     x1    x2    x3  var1  var2  var3
  <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1     1     1     1     1     1     1
2     2     2     2     2     2     2
3     3     3     3     3     3     3

使用更新后的帖子，解决方案也有效

tibble(x1 = 1:3, x2 = 1:3, x3 = 1:3, z = 68, zz = 69)  %>%  
    mutate(across(all_of(unname(named_vector)),
       .names = "{names(named_vector)[match(.col, named_vector)]}"))
# A tibble: 3 x 8
     x1    x2    x3     z    zz  var1  var2  var3
  <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <int> <int> <int>
1     1     1     1    68    69     1     1     1
2     2     2     2    68    69     2     2     2
3     3     3     3    68    69     3     3     3