Mutate()

是 R 语言中 dplyr 包提供的一个函数，用于在数据框（data frame）中创建或修改新的列（变量）。

mutate() 函数会返回一个新的数据框，其中包含创建或修改后的列，原始数据框不会被修改。

如果需要在原始数据框上进行就地修改，可以使用赋值操作符。

mutate(.data, new_column1 = expression1, new_column2 = expression2,...)

.data 表示要进行操作的数据框；

new_column 是要创建或修改的新列的名称，创建新列后会自动添加到df最后一列；

expression 是用于计算新列值的表达式；

... 表示其他要创建或修改的列。

library(dplyr)

# 示例数据框
df <- data.frame(Name = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
                 Age = c(25, 30, 20),
                 Salary = c(50000, 60000, 45000))

# 创建新列 Bonus，计算 Salary 的 10% 作为 Bonus 值
df <- mutate(df, Bonus = Salary * 0.1)

# 修改 Age 列，将年龄加上 1
df <- mutate(df, Age = Age + 1)

# 打印修改后的数据框
print(df)

在上述示例中，我们有一个数据框 df，包含三个列（Name、Age 和 Salary）。通过调用 mutate() 函数并传递数据框 df、要创建的新列名称 Bonus 和计算表达式 Salary * 0.1 作为参数，我们创建了一个名为 Bonus 的新列，其值为 Salary 的 10%。接着，我们再次调用 mutate() 函数，并将数据框 df、要修改的列名 Age 和计算表达式 Age + 1 作为参数，将 Age 列中的每个值加上 1。最后，我们通过打印语句输出修改后的数据框。 输出结果如下所示：

    Name Age Salary  Bonus
1  Alice  26  50000  5000
2    Bob  31  60000  6000
3 Charlie  21  45000  4500

在输出结果中，我们可以看到数据框 df 中新增了一个名为 Bonus 的列，它的值是根据 Salary 列计算得出的。同时，Age 列的值也被修改为原值加上 1。

关于其中的function函数

这个就可以。也是将x当作向量处理！

get_one <- function(x) {
  j <- ifelse(x == '近地铁', 1, 0)
  return(j)
}

# 将有地铁的数据变为0
lj1 <- lj_group %>% 
  mutate(if_subway = get_one(near_subway))

但下面两种都不行，不能循环迭代，说是length(x)长度与lj_group的长度不符合？？？

get_one <- function(x){
  j <- c(0)
  for (i in 1:length(x)){
    if (x[i] == '近地铁'){
      j[i] <- 1
    }else{
      j[i] <- 0
    } 
  }
  return(j)
}

get_one <- function(x){
  j <- 0
    if (x == '近地铁'){
      j <- 1
    }else{
      j <- 0
    } 

  return(j)
}