如何在`mutate_at`中应用一个对其他列中的值进行逐行条件的函数？

在mutate_at中应用一个对其他列中的值进行逐行条件的函数，可以使用mutate函数结合ifelse函数来实现。

mutate函数用于创建新的变量或修改现有变量，而ifelse函数用于根据条件选择不同的值。

具体步骤如下：

使用mutate函数创建一个新的变量，并使用ifelse函数来定义条件和对应的操作。

df <- df %>%
  mutate(new_column = ifelse(condition, true_value, false_value))

其中，condition是一个逻辑条件，可以使用其他列中的值进行比较。true_value是当条件为真时的取值，false_value是当条件为假时的取值。

在ifelse函数中，可以使用其他列中的值来定义条件。例如，假设我们要根据列A的值大于列B的值来判断条件，可以使用df$A > df$B作为条件。

df <- df %>%
  mutate(new_column = ifelse(df$A > df$B, true_value, false_value))

根据具体需求，可以在true_value和false_value中使用其他函数来对其他列的值进行操作。例如，可以使用sum函数对列C和列D的值进行求和。

df <- df %>%
  mutate(new_column = ifelse(df$A > df$B, sum(df$C, df$D), false_value))

以上是在R语言中使用mutate函数和ifelse函数实现在mutate_at中应用一个对其他列中的值进行逐行条件的函数的方法。在实际应用中，可以根据具体需求进行适当的调整和扩展。

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