如何为IPI_index_wide各区域列添加移动平均新列（不覆盖原列）

现有数据框IPI_index_wide结构如下：

structure(list(time = c("gen. 2019", "febr. 2019", "març 2019", 
"abr. 2019", "maig 2019", "juny 2019"), `Unió Europea` = c(104, 
103.8, 114.4, 105.7, 106.7, 107.9), `Zona Euro` = c(102.7, 102.3, 
112.6, 104, 104.7, 106.3), Alemanya = c(96.3, 99.6, 112.3, 100.6, 
100.7, 103.3), Espanya = c(105.6, 105.7, 112.1, 104, 112.9, 110.4
), França = c(107.2, 104.2, 114.4, 105, 101.6, 108.4), Itàlia = c(101, 
108.2, 116.1, 102.2, 114.2, 110.8)), row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

需求：为Unió Europea、Zona Euro、Alemanya、Espanya、França、Itàlia这些区域列，分别添加新列计算当前月份及其前三个月的移动平均，新列命名规则为原列名_ma。

尝试过以下代码，但会覆盖原有列，需要正确实现方式：

ma <- function(x, n=3)
  {stats::filter(x, rep(1,n), sides = 1)/n}  

IPI_index_wide <- IPI_index_wide %>% 
  ma()

可以用dplyr的mutate()结合across()函数，对指定列批量处理，保留原列的同时生成新的移动平均列。具体实现如下：

library(dplyr)

# 定义移动平均函数
ma <- function(x, n=3) {
  stats::filter(x, rep(1, n), sides = 1) / n
}

# 批量处理指定列，生成新列
IPI_index_wide <- IPI_index_wide %>%
  mutate(across(c(`Unió Europea`, `Zona Euro`, Alemanya, Espanya, França, Itàlia),
                ~ ma(.),
                .names = "{.col}_ma"))

代码说明 #

• across()：指定需要处理的目标列集合；
• ~ ma(.)：对每一列应用自定义的移动平均函数；
• .names = "{.col}_ma"：自动生成新列名，{.col}会替换为原列名，最终得到原列名_ma格式的新列；
• 操作后会保留原数据框所有列，同时新增对应的移动平均列。

如果不想手动罗列所有区域列，也可以通过排除time列来批量选择目标列：

IPI_index_wide <- IPI_index_wide %>%
  mutate(across(-time,
                ~ ma(.),
                .names = "{.col}_ma"))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maria