Como usar a função across() em dplyr (3 exemplos)

Você pode usar a função across() do pacote dplyr em R para aplicar uma transformação a múltiplas colunas.

Existem inúmeras maneiras de usar esse recurso, mas os métodos a seguir ilustram alguns usos comuns:

Método 1: aplicar uma função a várias colunas

 #multiply values in col1 and col2 by 2
df %>% 
  mutate(across(c(col1, col2), function (x) x*2))

Método 2: calcular uma estatística resumida para várias colunas

 #calculate mean of col1 and col2
df %>%
  summarise(across(c(col1, col2), mean, na. rm = TRUE ))

Método 3: calcular múltiplas estatísticas de resumo para múltiplas colunas

 #calculate mean and standard deviation for col1 and col2
df %>%
  summarise(across(c(col1, col2), list(mean=mean, sd=sd), na. rm = TRUE ))

Os exemplos a seguir mostram como usar cada método com o seguinte quadro de dados:

 #create data frame
df <- data. frame (conf=c('East', 'East', 'East', 'West', 'West', 'West'),
                 points=c(22, 25, 29, 13, 22, 30),
                 rebounds=c(12, 10, 6, 6, 8, 11))

#view data frame
df

  conf points rebounds
1 East 22 12
2 East 25 10
3 East 29 6
4 West 13 6
5 West 22 8
6 West 30 11

Exemplo 1: Aplicar uma função a várias colunas

O código a seguir mostra como usar a função across() para multiplicar os valores nas colunas de pontos e rebotes por 2:

 library (dplyr)

#multiply values in points and rebounds columns by 2
df %>% 
  mutate(across(c(points, rebounds), function (x) x*2))

  conf points rebounds
1 East 44 24
2 East 50 20
3 East 58 12
4 West 26 12
5 West 44 16
6 West 60 22

Exemplo 2: Calcular uma estatística resumida para múltiplas colunas

O código a seguir mostra como usar a função across() para calcular o valor médio das colunas de pontos e rebotes :

 library (dplyr)

#calculate mean value of points an rebounds columns
df %>%
  summarise(across(c(points, rebounds), mean, na. rm = TRUE ))

  rebound points
1 23.5 8.833333

Observe que também podemos usar a função is.numeric para calcular automaticamente uma estatística resumida para todas as colunas numéricas no quadro de dados:

 library (dplyr)

#calculate mean value for every numeric column in data frame
df %>%
  summarise(across(where(is. numeric ), mean, na. rm = TRUE ))

  rebound points
1 23.5 8.833333

Exemplo 3: Calcular múltiplas estatísticas de resumo para múltiplas colunas

O código a seguir mostra como usar a função across() para calcular a média e o desvio padrão das colunas de pontos e rebotes :

 library (dplyr)

#calculate mean and standard deviation for points and rebounds columns
df %>%
  summarise(across(c(points, rebounds), list(mean=mean, sd=sd), na. rm = TRUE ))

  points_mean points_sd rebounds_mean rebounds_sd
1 23.5 6.156298 8.833333 2.562551

Nota : Você pode encontrar a documentação completa para a função across() aqui .

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como executar outras funções comuns usando dplyr:

Como deletar linhas usando dplyr
Como organizar linhas usando dplyr
Como filtrar por múltiplas condições usando dplyr