Créer de nouvelles variables avec mutate_at tout en conservant celles d'origine

Question

Considérons cet exemple simple:

library(dplyr)

dataframe <- data_frame(helloo = c(1,2,3,4,5,6),
                        ooooHH = c(1,1,1,2,2,2),
                        ahaaa = c(200,400,120,300,100,100))

# A tibble: 6 x 3
  helloo ooooHH ahaaa
   <dbl>  <dbl> <dbl>
1      1      1   200
2      2      1   400
3      3      1   120
4      4      2   300
5      5      2   100
6      6      2   100

Ici, je veux appliquer la fonction ntile pour toutes les colonnes qui contient oo, mais je voudrais que ces nouvelles colonnes à être appelés cat + la colonne correspondante.

Je sais que je peux le faire

dataframe %>% mutate_at(vars(contains('oo')), .funs = funs(ntile(., 2)))
# A tibble: 6 x 3
  helloo ooooHH ahaaa
   <int>  <int> <dbl>
1      1      1   200
2      1      1   400
3      1      1   120
4      2      2   300
5      2      2   100
6      2      2   100

Mais ce dont j'ai besoin est ce

# A tibble: 8 x 5
  helloo   ooooHH   ahaaa cat_helloo cat_ooooHH
     <dbl>    <dbl> <dbl>    <int>    <int>
1        1        1   200        1        1
2        2        1   400        1        1
3        3        1   120        1        1
4        4        2   300        2        2
5        5        2   100        2        2
6        5        2   100        2        2
7        6        2   100        2        2
8        6        2   100        2        2

Est-il une solution qui ne nécessite PAS de stocker les données intermédiaires, et de les fusionner en arrière à l'original dataframe?

Answer 1

Modifié pour refléter les changements dans dplyr. Comme de dplyr 0.8.0, funs() est obsolète et list() avec ~ doit être utilisé à la place.

Vous pouvez donner des noms aux fonctions de la liste que vous passer à l' .funs pour faire de nouvelles variables avec des noms comme suffixes ci-joint.

dataframe %>% mutate_at(vars(contains('oo')), .funs = list(cat = ~ntile(., 2)))

# A tibble: 6 x 5
  helloo ooooHH ahaaa helloo_cat ooooHH_cat
   <dbl>  <dbl> <dbl>      <int>      <int>
1      1      1   200          1          1
2      2      1   400          1          1
3      3      1   120          1          1
4      4      2   300          2          2
5      5      2   100          2          2
6      6      2   100          2          2

Si vous voulez comme un préfixe au lieu de cela, vous pouvez alors utiliser rename_at de changer les noms.

dataframe %>% 
     mutate_at(vars(contains('oo')), .funs = list(cat = ~ntile(., 2))) %>%
     rename_at( vars( contains( "_cat") ), list( ~paste("cat", gsub("_cat", "", .), sep = "_") ) )

# A tibble: 6 x 5
  helloo ooooHH ahaaa cat_helloo cat_ooooHH
   <dbl>  <dbl> <dbl>      <int>      <int>
1      1      1   200          1          1
2      2      1   400          1          1
3      3      1   120          1          1
4      4      2   300          2          2
5      5      2   100          2          2
6      6      2   100          2          2

Code précédent avec funs() à partir de versions antérieures de dplyr:

dataframe %>% 
     mutate_at(vars(contains('oo')), .funs = funs(cat = ntile(., 2))) %>%
     rename_at( vars( contains( "_cat") ), funs( paste("cat", gsub("_cat", "", .), sep = "_") ) )