如何选择具有跨函数dplyr的连续列

Question

我希望使用dplyr中的新的跨函数来选择连续的列，并将NA更改为0。但是，它不起作用。这似乎是一件非常简单的事情，所以可能是我错过了什么。

一个有用的例子：

> m <- matrix(sample(c(NA, 1:10), 100, replace = TRUE), 10)
> d <- as.data.frame(m)

   V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1   4  3 NA  3  7  6  6 10  6   5
2   9  8  9  5 10 NA  2  1  7   2
3   1  1  6  3  6 NA  1  4  1   6
4  NA  4 NA  7 10  2 NA  4  1   8
5   1  2  4 NA  2  6  2  6  7   4
6  NA  3 NA NA 10  2  1 10  8   4
7   4  4  9 10  9  8  9  4 10  NA
8   5  8  3  2  1  4  5  9  4   7
9   3  9 10  1  9  9 10  5  3   3
10  4  2  2  5 NA  9  7  2  5   5

这样做很好：

mutate_at(vars(V1:V4), ~replace(., is.na(.), 0))

但是，如果尝试这些选项，我会得到一个错误：

d %>% mutate(across(vars(V1:V4)), ~replace(., is.na(.), 0))
d %>% mutate(across(V1:V4)), ~replace(., is.na(.), 0))
d %>% mutate(across("V1":"V4")), ~replace(., is.na(.), 0))

我不知道为什么这不管用

Answer 1

在across()中，有两个基本参数。第一个参数是要修改的列，而第二个参数是应该应用于列的函数。此外，不再需要vars()来选择变量。因此，正确的形式是：

d %>%
 mutate(across(V1:V4, ~ replace(., is.na(.), 0)))

   V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1   2  6  0  6  5  6 10  5  3   1
2   2  9  2  4 10  6  9  4 NA  NA
3   5  5  3  0  3  7  1  5  9   5
4   7  1  1  6  2  1  8 NA  8   4
5   3  5  3  0  2  3  4  2  3  NA
6   0 10  0  2  5 10  1 10  4   3
7   4  3 10  6 NA  5  9  3  3   9
8   9  9  8  5  8  1  3  1 NA  10
9   6  3  0  1  1  9  3  5  8   4
10  3  2  9  1  5  2  4 NA  6   1