我试图在mutate() + across()中创建一个函数，它可以将任何具有五个或更少唯一值(或任意数)的变量变为因子，并在后面使用该因子进行分组.我认为函数的逻辑是正确的，但我得到了一些不正确的维度错误(西班牙语错误).为了简单起见，我正在使用mtcars数据库.
mtcars %>%
mutate(across(1:ncol(.),
function(x) {
if_else(length(unique(x[,i]))<=5,
as.factor(x),
x)}
))
Error: Problem with `mutate()` input `..1`.
i `..1 = across(...)`.
x número incorreto de dimensiones
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.
任何帮助或建议都将不胜感激.
这里我们需要if/else，因为ifelse/if_else要求所有参数长度相等.length(unique表达式返回长度为1的逻辑值，这可能会 destruct 条件.此外，对于dplyr，我们可以使用select-helpers即everything()来 Select 所有列
library(dplyr)
out <- mtcars %>%
mutate(across(everything(),
function(x) {
if(length(unique(x))<=5)
as.factor(x) else
x}
))
-输出
> str(out)
'data.frame': 32 obs. of 11 variables:
$ mpg : num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
$ cyl : Factor w/ 3 levels "4","6","8": 2 2 1 2 3 2 3 1 1 2 ...
$ disp: num 160 160 108 258 360 ...
$ hp : num 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
$ drat: num 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
$ wt : num 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
$ qsec: num 16.5 17 18.6 19.4 17 ...
$ vs : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2 ...
$ am : Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ gear: Factor w/ 3 levels "3","4","5": 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 ...
$ carb: num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
此外，lambda函数可以简洁地使用~并使用n_distinct
mtcars %>%
mutate(across(everything(),
~ if(n_distinct(.x) <=5) as.factor(.x) else .x))