使用多条件的mutate_at

是一种数据处理操作，常用于对数据集中的多个变量进行特定的转换或计算。mutate_at函数可以根据指定的条件对选定的变量进行操作，并生成新的变量。

具体而言，mutate_at函数可以通过以下步骤实现：

1. 选择要操作的变量：使用vars()函数指定要操作的变量，可以使用多个变量名，也可以使用变量名的模式匹配。
2. 指定条件：使用条件函数，如条件判断函数if_else()、逻辑运算函数case_when()等，根据条件对变量进行操作。
3. 定义操作：使用各种函数对变量进行转换或计算，如数学运算函数（如加减乘除）、字符串处理函数、日期时间函数等。
4. 生成新变量：使用:=操作符将操作结果赋值给新的变量。

下面是一个示例代码，演示了如何使用mutate_at函数对数据集中的多个变量进行条件操作：

library(dplyr)

# 创建一个示例数据集
data <- data.frame(
  var1 = c(1, 2, 3),
  var2 = c(4, 5, 6),
  var3 = c(7, 8, 9)
)

# 对var1和var2进行条件操作，生成新的变量new_var1和new_var2
data <- data %>%
  mutate_at(vars(var1, var2), ~if_else(. > 2, . * 2, .))

# 输出结果
print(data)

在上述示例中，我们选择了变量var1和var2进行操作，使用if_else函数判断变量值是否大于2，如果大于2，则将变量值乘以2，否则保持不变。最后，生成了新的变量new_var1和new_var2。

mutate_at函数的应用场景包括但不限于：

1. 数据清洗和转换：可以根据特定条件对数据进行清洗和转换，如替换缺失值、标准化数据、转换数据类型等。
2. 特征工程：可以根据特定条件对特征进行处理，如创建新的特征、组合特征、进行特征选择等。
3. 数据分析和建模：可以根据特定条件对数据进行预处理，如离散化、归一化、标准化等，以提高建模效果。

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