這是 dplyr transmute()
泛型的方法。它被轉換為 [.data.table
的 j
參數。
參數
- .data
-
一個
lazy_dt()
。 - ...
-
<
data-masking
> Name-value 對。名稱給出輸出中列的名稱。該值可以是:
-
長度為1的向量,將被回收到正確的長度。
-
與當前組(或整個數據幀,如果未分組)長度相同的向量。
-
NULL
,刪除該列。 -
DataFrame 或小標題,用於在輸出中創建多個列。
-
例子
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
dt <- lazy_dt(dplyr::starwars)
dt %>% transmute(name, sh = paste0(species, "/", homeworld))
#> Source: local data table [87 x 2]
#> Call: `_DT40`[, .(name = name, sh = paste0(species, "/", homeworld))]
#>
#> name sh
#> <chr> <chr>
#> 1 Luke Skywalker Human/Tatooine
#> 2 C-3PO Droid/Tatooine
#> 3 R2-D2 Droid/Naboo
#> 4 Darth Vader Human/Tatooine
#> 5 Leia Organa Human/Alderaan
#> 6 Owen Lars Human/Tatooine
#> # … with 81 more rows
#>
#> # Use as.data.table()/as.data.frame()/as_tibble() to access results
相關用法
- R dtplyr lazy_dt 創建一個“惰性”data.table 以與 dplyr 動詞一起使用
- R dtplyr group_modify.dtplyr_step 對每個組應用一個函數
- R dtplyr slice.dtplyr_step 使用行的位置對行進行子集化
- R dtplyr left_join.dtplyr_step 連接數據表
- R dtplyr fill.dtplyr_step 用上一個或下一個值填充缺失值
- R dtplyr filter.dtplyr_step 使用列值對行進行子集化
- R dtplyr mutate.dtplyr_step 創建和修改列
- R dtplyr distinct.dtplyr_step 子集不同/唯一行
- R dtplyr unite.dtplyr_step 通過將字符串粘貼在一起將多列合並為一列。
- R dtplyr nest.dtplyr_step 巢
- R dtplyr relocate.dtplyr_step 使用變量名稱重新定位變量
- R dtplyr head.dtplyr_step 對第一行或最後一行進行子集化
- R dtplyr expand.dtplyr_step 擴展 DataFrame 以包含所有可能的值組合。
- R dtplyr group_by.dtplyr_step 分組和取消分組
- R dtplyr intersect.dtplyr_step 設置操作
- R dtplyr pivot_wider.dtplyr_step 將數據從長軸轉向寬軸
- R dtplyr summarise.dtplyr_step 將每組匯總為一行
- R dtplyr count.dtplyr_step 按組計數觀察值
- R dtplyr select.dtplyr_step 使用名稱對列進行子集化
- R dtplyr drop_na.dtplyr_step 刪除包含缺失值的行
- R dtplyr complete.dtplyr_step 完成缺少數據組合的 DataFrame
- R dtplyr collect.dtplyr_step 強製計算惰性 data.table
- R dtplyr arrange.dtplyr_step 按列值排列行
- R dtplyr separate.dtplyr_step 使用正則表達式或數字位置將字符列分成多列
- R dtplyr rename.dtplyr_step 使用名稱重命名列
注:本文由純淨天空篩選整理自Hadley Wickham等大神的英文原創作品 Create new columns, dropping old。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。