如何使用R中的mutate向数据框中添加新列?
R 中 dplyr 包的 mutate 功能可以帮助我们向数据框中添加新列,使用 mutate 的好处是我们可以在添加过程中决定新列的位置。例如,如果我们有一个名为 df 的数据框,其中包含三列 x、y、a,那么我们可以使用 mutate 函数在 y 之后添加一个新列 z。要了解如何完成,请查看以下示例。
示例 1
考虑以下数据框 -
> x1<-rpois(20,2)输出结果> x3<-rpois(20,5)
> df1<-data.frame(x1,x3)
> df1
x1 x31 2 3
2 1 7
3 1 6
4 5 6
5 2 7
6 5 2
7 1 7
8 2 5
9 1 4
10 2 7
11 2 3
12 1 6
13 3 5
14 3 4
15 2 7
16 3 7
17 6 7
18 2 9
19 1 5
20 1 5
加载 dplyr 包并在 df1 中的 x1 之后添加一个新列 x2 -
> library(dplyr)输出结果> df1%>%mutate(x2=rpois(20,1),.after=x1)
x1 x2 x31 2 0 3
2 1 0 7
3 1 1 6
4 5 0 6
5 2 1 7
6 5 0 2
7 1 1 7
8 2 1 5
9 1 0 4
10 2 1 7
11 2 0 3
12 1 1 6
13 3 1 5
14 3 1 4
15 2 1 7
16 3 4 7
17 6 1 7
18 2 2 9
19 1 1 5
20 1 4 5
例2
> y1<-rnorm(20)输出结果> y2<-rnorm(20)
> y4<-rnorm(20)
> df2<-data.frame(y1,y2,y4)
> df2
y1 y2 y41 1.21750225 -1.33082010 0.7365231
2 0.24052365 -1.19657893 -0.7325931
3 0.82363925 -0.03890292 -0.3103461
4 -0.28315390 -0.20730053 -1.0066420
5 -0.56196875 -0.41592524 0.4996899
6 0.90983596 0.66105140 -0.9552844
7 1.14413650 1.20610045 0.9542341
8 0.03566065 1.31518070 0.2722798
9 1.72309925 0.55267260 0.3036829
10 1.27783338 -0.61818175 -0.2573076
11 0.22074289 1.23057901 0.5180043
12 1.60663571 -1.00737269 1.1614623
13 -0.75813279 -0.36594209 0.3923075
14 -0.31492265 1.30409915 -0.2759040
15 -1.03101619 0.15687986 0.8609099
16 -0.37968676 -0.04247421 -0.7490176
17 -1.90078740 -0.61468534 1.0015994
18 -0.76753148 0.21451207 -0.1875631
19 -0.36281597 -0.94474847 -1.1014309
20 -1.90049600 -0.20750306 2.1602226
在 df2 中的 y2 之后添加一个新列 y3 -
> df2%>%mutate(y3=rnorm(20,10,0.5),.after=y2)输出结果
y1 y2 y3 y41 1.21750225 -1.33082010 8.801898 0.7365231
2 0.24052365 -1.19657893 9.592606 -0.7325931
3 0.82363925 -0.03890292 10.088155 -0.3103461
4 -0.28315390 -0.20730053 9.297835 -1.0066420
5 -0.56196875 -0.41592524 9.463427 0.4996899
6 0.90983596 0.66105140 9.494079 -0.9552844
7 1.14413650 1.20610045 9.689292 0.9542341
8 0.03566065 1.31518070 10.664904 0.2722798
9 1.72309925 0.55267260 10.778179 0.3036829
10 1.27783338 -0.61818175 9.872532 -0.2573076
11 0.22074289 1.23057901 9.301869 0.5180043
12 1.60663571 -1.00737269 10.176794 1.1614623
13 -0.75813279 -0.36594209 9.367227 0.3923075
14 -0.31492265 1.30409915 11.086966 -0.2759040
15 -1.03101619 0.15687986 9.082294 0.8609099
16 -0.37968676 -0.04247421 9.547622 -0.7490176
17 -1.90078740 -0.61468534 9.694575 1.0015994
18 -0.76753148 0.21451207 10.583576 -0.1875631
19 -0.36281597 -0.94474847 10.075352 -1.1014309
20 -1.90049600 -0.20750306 10.106721 2.1602226
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