如何在dplyr的mutate(across)中结合列名与类型双重条件修改数据？

你的问题出在列名筛选和类型筛选的用法混淆：ends_with()是针对列名的tidyselect选择器，不能放在where()的函数内部（where()的函数是作用于列的数值向量）。正确的做法是将列名筛选和类型筛选直接组合作为across()的第一个参数：

正确代码示例 #

df %>% 
  mutate(
    across(
      ends_with("1") & where(is.numeric),
      ~ .x * 2
    )
  )

执行后结果：

a1 b1 c
1  2  1 1
2  4  2 2
3  6  3 3
4  8  4 4
5 10  5 5

另一种等价写法 #

也可以用正则匹配列名结尾的"1"，效果完全一致：

df %>% 
  mutate(
    across(
      matches("1$") & where(is.numeric),
      ~ .x * 2
    )
  )

错误原因说明 #

你之前的代码中，where(~ ends_with('1') && is.numeric(.))逻辑错误：ends_with()无法识别列的数值向量作为输入，它只能用于匹配列名，所以这个条件实际上只生效了is.numeric(.)，导致c列也被选中修改。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者demarsylvain