Rでdata frameの特定の列に対してある処理を施すとき、私はdplyr::mutate_atやdplyr::mutate_ifをよく使用している。
例えば、本来はnumeric型であるべき列がcharacter型となっているとき、それらの列を全てnumeric型に戻したいときがある。
以下は逆に、dplyr::mutate_ifを用いてnumeric型のものを全てcharacter型にする。
library(magrittr) iris %>% dplyr::mutate_if(.predicate = is.numeric, as.character) %>% tibble::as_tibble() # A tibble: 150 x 5 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species <chr> <chr> <chr> <chr> <fct> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa 8 5 3.4 1.5 0.2 setosa 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa # … with 140 more rows
これを、dplyr::across関数を使うと、このように書ける。
iris %>% dplyr::mutate(dplyr::across(where(is.numeric), as.character)) %>% tibble::as_tibble() # A tibble: 150 x 5 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species <chr> <chr> <chr> <chr> <fct> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa 8 5 3.4 1.5 0.2 setosa 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa # … with 140 more rows
dplyr::across関数の第1引数として列を指定し、第2引数で処理内容を指定する使い方をするようだ。
今後はdplyr::hogehoge_if, atを使わず、dplyr::acrossを用いるのが推奨されるようだ。
（ちなみに私は、可読性が多少下がるかもしれないがpackage::functionの書き方が好みである。
どのパッケージのどの関数を使っているかを明示的にすること、それによって関数同士のconflictを避けることもできること、並列処理の際に多少楽になることが利点としてあげられる。
このあたりは別途記事にしてみたい）
