如何在保留原列的同时对R数据框指定列应用函数

原始数据集 #

group_by_dn <- structure(list(designer_name = c("A Quaint Stitch", "AllSewPetite", 
"American Stitchers", "Amy Butler"), avg_price = c(7.11818181818182, 
2.785, 11.4736842105263, 11.0454545454545)), row.names = c(NA, 
-4L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

你之前代码的问题 #

ceiling(as.integer(group_by_dn$avg_price))存在两个关键问题：

• as.integer()会直接截断小数部分（比如7.118变成7，2.785变成2），后续的ceiling()完全失去了向上取整的作用；
• 代码仅计算了结果，但未将计算值赋值回数据框的对应列，因此原数据框不会被修改。

正确解决方法 #

方法1：基础R直接赋值

直接对avg_price列重新赋值，去掉多余的as.integer()，直接使用ceiling()处理原始小数：

group_by_dn$avg_price <- ceiling(group_by_dn$avg_price)

执行后查看修改结果：

group_by_dn

输出结果：

# A tibble: 4 × 2
  designer_name       avg_price
  <chr>                   <dbl>
1 A Quaint Stitch             8
2 AllSewPetite                3
3 American Stitchers         12
4 Amy Butler                 12

方法2：用dplyr包的mutate函数（适合tidyverse workflow）

如果习惯使用tidyverse工具链，可以用mutate()直接修改列并更新数据框：

library(dplyr)

group_by_dn <- group_by_dn %>%
  mutate(avg_price = ceiling(avg_price))

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