如何使用 dplyr 将列添加到 r 中的数据框

您可以使用 dplyr 包的mutate()函数向 R 中的数据框添加一列或多列。

该函数使用以下基本语法：

方法一：在数据框末尾添加一列

 df %>%
mutate (new_col=c(1, 3, 3, 5, 4))

方法 2：在特定列之前添加列

 df %>%
mutate (new_col=c(1, 3, 3, 5, 4),
        .before=col_name)

方法 3：在特定列后添加列

 df %>%
mutate (new_col=c(1, 3, 3, 5, 4),
        .after=col_name)

方法 4：基于其他列添加列

 df %>%
mutate (new_col= if_else (.$col_name > 10, ' A ', ' B '))

以下示例展示了如何在实践中使用以下数据框使用此语法：

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),
                 points=c(12, 14, 19, 24, 24, 22, 30, 9),
                 assists=c(4, 6, 6, 8, 3, 7, 8, 11))

#view data frame
df

  team points assists
1 to 12 4
2 to 14 6
3 To 19 6
4 to 24 8
5 B 24 3
6 B 22 7
7 B 30 8
8 B 9 11

示例 1：在数据框末尾添加一列

以下代码显示了如何将列添加到数据框的末尾：

 #add 'blocks' column at end of data frame
df <- df %>%
        mutate (blocks=c(1, 3, 3, 2, 4, 3, 6, 2))

#view data frame
df

  team points assists blocks
1 to 12 4 1
2 A 14 6 3
3 A 19 6 3
4 A 24 8 2
5 B 24 3 4
6 B 22 7 3
7 B 30 8 6
8 B 9 11 2

请注意，您可以通过简单地将 NA 分配给新列中的每个值来添加空列：

 #add empty column at end of data frame
df <- df %>%
        mutate (blocks=NA)

#view data frame
df

  team points assists blocks
1 A 12 4 NA
2 A 14 6 NA
3 A 19 6 NA
4 A 24 8 NA
5 B 24 3 NA
6 B 22 7 NA
7 B 30 8 NA
8 B 9 11 NA

示例 2：在特定列之前添加一列

以下代码显示如何在数据框中的特定列之前添加列：

 #add 'blocks' column before 'points' column
df <- df %>%
        mutate (blocks=c(1, 3, 3, 2, 4, 3, 6, 2),
              .before=points)

#view data frame
df

  team blocks points assists
1 A 1 12 4
2 to 3 14 6
3 A 3 19 6
4 A 2 24 8
5 B 4 24 3
6 B 3 22 7
7 B 6 30 8
8 B 2 9 11

示例 3：在特定列后添加一列

以下代码显示如何在数据框中的特定列之后添加列：

 #add 'blocks' column after 'points' column
df <- df %>%
        mutate (blocks=c(1, 3, 3, 2, 4, 3, 6, 2),
              .after=points)

#view data frame
df

  team points blocks assists
1 to 12 1 4
2 A 14 3 6
3 A 19 3 6
4 A 24 2 8
5 B 24 4 3
6 B 22 3 7
7 B 30 6 8
8 B 9 2 11

示例 4：根据其他列添加列

以下代码显示如何基于数据框中的另一列添加一列：

 #add 'status' column whose values depend on value in 'points' column
df <- df %>%
        mutate (status= if_else (.$points > 20, ' Good ', ' Bad '))

#view data frame
df

  team points assists status
1 A 12 4 Bad
2 A 14 6 Bad
3 A 19 6 Bad
4 A 24 8 Good
5 B 24 3 Good
6 B 22 7 Good
7 B 30 8 Good
8 B 9 11 Bad

其他资源

以下教程解释了如何在 dplyr 中执行其他常用功能：

如何使用 dplyr 按索引位置重命名列
如何使用 dplyr 按索引选择列
如何使用 dplyr 删除行