在dplyr 1.0中,cur_data()和across()是两个非常有用的函数,它们可以在数据处理过程中提供更灵活和高效的操作方式。
cur_data()函数用于引用当前数据框,它可以在管道操作中引用当前正在处理的数据框。这在需要在多个步骤中引用同一个数据框时非常有用。cur_data()函数可以与其他dplyr函数(如mutate()、filter()等)一起使用,以对当前数据框进行操作。
across()函数用于在多个列上应用相同的操作。它可以在数据框中选择多个列,并对这些列应用相同的函数或操作。这在需要对多个列进行相似操作时非常有用,可以避免重复编写代码。across()函数可以与其他dplyr函数(如mutate()、summarize()等)一起使用,以对多个列进行操作。
适当使用cur_data()和across()可以提高代码的可读性和效率。下面是它们的适用时机:
总结: 在dplyr 1.0中,cur_data()和across()是非常有用的函数,它们可以提高数据处理的灵活性和效率。cur_data()用于引用当前数据框,而across()用于在多个列上应用相同的操作。合理使用这两个函数可以使代码更加简洁和易读。
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