dplyr包中across()函数的使用注意事项

函数背景

dplyr包中的mutate_each()函数已被标记为过时，官方推荐使用across()函数作为替代方案。across()函数提供了一种更灵活、更强大的方式来对数据框中的多列应用相同的操作。

常见错误分析

许多用户在迁移到across()函数时会遇到一个典型错误："Must only be used inside data-masking verbs like mutate(), filter(), and group_by()"。这个错误通常是由于没有正确理解across()函数的使用上下文造成的。

正确使用方法

across()函数必须作为数据操作动词（如mutate()、filter()、group_by()等）的参数使用，而不能单独调用。以下是正确使用across()的几个要点：

1. 必须指定数据框：across()需要在数据框上下文中工作，因此必须通过mutate()等函数传入数据框。

2. 列选择方式：可以通过列名向量、列位置或选择辅助函数（如starts_with()、ends_with()等）来选择要操作的列。

3. 操作函数：第二个参数指定要对选定列应用的操作函数，如scale、mean等。

示例代码

# 正确用法1：直接指定数据框
h_st <- mutate(h, across(c("Fertility","Agriculture"), scale))

# 正确用法2：使用管道操作符
h_st <- h %>% 
  mutate(across(c("Fertility","Agriculture"), scale))

技术细节

1. across()返回的是一个列表列，每个元素都是对原始列应用函数后的结果。

2. 当使用scale等返回多值结果的函数时，结果会以矩阵形式存储在每个列表元素中。

3. 如果需要将结果展开为单独的列，可以使用mutate()配合across()和as.numeric()等转换函数。

最佳实践建议

1. 对于简单的标准化操作，可以考虑使用scale()函数直接作用于整个数据框的子集。

2. 当需要针对不同类型的列应用不同的操作时，可以在一个mutate()调用中使用多个across()函数。

3. 使用where()辅助函数可以根据列类型选择列，如across(where(is.numeric), scale)。

通过理解这些要点，用户可以更有效地利用dplyr包提供的现代化数据操作工具，编写出更简洁、更易维护的数据处理代码。