仅对 R 中的特定数据帧列使用应用函数

当你在进行数据分析时，经常需要对某些数据列进行处理。如果你想对所有数据列应用函数，可以直接使用 apply 函数，但有时候仅对数据帧中的特定列进行操作比较方便。本文将介绍如何在 R 中仅对数据帧中的特定列使用应用函数。

使用 dplyr

dplyr 是一个强大的数据操作包，它可以使数据处理更加直观、高效。我们可以使用 mutate_at 函数仅对特定列应用函数。

library(dplyr)

# 创建示例数据帧
df <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(4, 5, 6), z = c(7, 8, 9))

# 对 x 和 y 列应用 log 函数
df %>%
  mutate_at(vars(x, y), log)

运行以上代码，我们将得到下面的输出结果：

          x        y z
1 0.0000000 1.386294 7
2 0.6931472 1.609438 8
3 1.0986123 1.791759 9

使用 purrr

purrr 是一个函数式编程包，它可以使 R 代码更加简洁、优雅。我们可以使用 map 函数仅对特定列应用函数。

library(purrr)

# 创建示例数据帧
df <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(4, 5, 6), z = c(7, 8, 9))

# 对 x 和 y 列应用 log 函数
df %>%
  select(x, y) %>%
  map(log) %>%
  set_names(c("x", "y")) %>%
  bind_cols(df %>% select(z))

运行以上代码，我们将得到和前面相同的输出结果。

使用 base R

当然，我们也可以不借助任何包，使用 base R 中的 lapply 函数仅对特定列应用函数。

# 创建示例数据帧
df <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(4, 5, 6), z = c(7, 8, 9))

# 对 x 和 y 列应用 log 函数
df[c("x", "y")] <- lapply(df[c("x", "y")], log)

运行以上代码，我们将得到和前面相同的输出结果。

结论

以上就是在 R 中仅对数据帧中的特定列使用应用函数的三种方法。使用 dplyr 和 purrr 可以使代码更加直观、高效，而使用 base R 则更加基础、灵活。根据自己的需求选择不同的方法。