This function is very similar to transform but it executes
the transformations iteratively so that later transformations can use the
columns created by earlier transformations. Like transform, unnamed
components are silently dropped.
mutate(.data, ...)
| .data | the data frame to transform |
|---|---|
| ... | named parameters giving definitions of new columns. |
Mutate seems to be considerably faster than transform for large data frames.
subset, summarise,
arrange. For another somewhat different approach to
solving the same problem, see within.
# Examples from transform mutate(airquality, Ozone = -Ozone)#> Ozone Solar.R Wind Temp Month Day #> 1 -41 190 7.4 67 5 1 #> 2 -36 118 8.0 72 5 2 #> 3 -12 149 12.6 74 5 3 #> 4 -18 313 11.5 62 5 4 #> 5 NA NA 14.3 56 5 5 #> 6 -28 NA 14.9 66 5 6 #> 7 -23 299 8.6 65 5 7 #> 8 -19 99 13.8 59 5 8 #> 9 -8 19 20.1 61 5 9 #> 10 NA 194 8.6 69 5 10 #> 11 -7 NA 6.9 74 5 11 #> 12 -16 256 9.7 69 5 12 #> 13 -11 290 9.2 66 5 13 #> 14 -14 274 10.9 68 5 14 #> 15 -18 65 13.2 58 5 15 #> 16 -14 334 11.5 64 5 16 #> 17 -34 307 12.0 66 5 17 #> 18 -6 78 18.4 57 5 18 #> 19 -30 322 11.5 68 5 19 #> 20 -11 44 9.7 62 5 20 #> 21 -1 8 9.7 59 5 21 #> 22 -11 320 16.6 73 5 22 #> 23 -4 25 9.7 61 5 23 #> 24 -32 92 12.0 61 5 24 #> 25 NA 66 16.6 57 5 25 #> 26 NA 266 14.9 58 5 26 #> 27 NA NA 8.0 57 5 27 #> 28 -23 13 12.0 67 5 28 #> 29 -45 252 14.9 81 5 29 #> 30 -115 223 5.7 79 5 30 #> 31 -37 279 7.4 76 5 31 #> 32 NA 286 8.6 78 6 1 #> 33 NA 287 9.7 74 6 2 #> 34 NA 242 16.1 67 6 3 #> 35 NA 186 9.2 84 6 4 #> 36 NA 220 8.6 85 6 5 #> 37 NA 264 14.3 79 6 6 #> 38 -29 127 9.7 82 6 7 #> 39 NA 273 6.9 87 6 8 #> 40 -71 291 13.8 90 6 9 #> 41 -39 323 11.5 87 6 10 #> 42 NA 259 10.9 93 6 11 #> 43 NA 250 9.2 92 6 12 #> 44 -23 148 8.0 82 6 13 #> 45 NA 332 13.8 80 6 14 #> 46 NA 322 11.5 79 6 15 #> 47 -21 191 14.9 77 6 16 #> 48 -37 284 20.7 72 6 17 #> 49 -20 37 9.2 65 6 18 #> 50 -12 120 11.5 73 6 19 #> 51 -13 137 10.3 76 6 20 #> 52 NA 150 6.3 77 6 21 #> 53 NA 59 1.7 76 6 22 #> 54 NA 91 4.6 76 6 23 #> 55 NA 250 6.3 76 6 24 #> 56 NA 135 8.0 75 6 25 #> 57 NA 127 8.0 78 6 26 #> 58 NA 47 10.3 73 6 27 #> 59 NA 98 11.5 80 6 28 #> 60 NA 31 14.9 77 6 29 #> 61 NA 138 8.0 83 6 30 #> 62 -135 269 4.1 84 7 1 #> 63 -49 248 9.2 85 7 2 #> 64 -32 236 9.2 81 7 3 #> 65 NA 101 10.9 84 7 4 #> 66 -64 175 4.6 83 7 5 #> 67 -40 314 10.9 83 7 6 #> 68 -77 276 5.1 88 7 7 #> 69 -97 267 6.3 92 7 8 #> 70 -97 272 5.7 92 7 9 #> 71 -85 175 7.4 89 7 10 #> 72 NA 139 8.6 82 7 11 #> 73 -10 264 14.3 73 7 12 #> 74 -27 175 14.9 81 7 13 #> 75 NA 291 14.9 91 7 14 #> 76 -7 48 14.3 80 7 15 #> 77 -48 260 6.9 81 7 16 #> 78 -35 274 10.3 82 7 17 #> 79 -61 285 6.3 84 7 18 #> 80 -79 187 5.1 87 7 19 #> 81 -63 220 11.5 85 7 20 #> 82 -16 7 6.9 74 7 21 #> 83 NA 258 9.7 81 7 22 #> 84 NA 295 11.5 82 7 23 #> 85 -80 294 8.6 86 7 24 #> 86 -108 223 8.0 85 7 25 #> 87 -20 81 8.6 82 7 26 #> 88 -52 82 12.0 86 7 27 #> 89 -82 213 7.4 88 7 28 #> 90 -50 275 7.4 86 7 29 #> 91 -64 253 7.4 83 7 30 #> 92 -59 254 9.2 81 7 31 #> 93 -39 83 6.9 81 8 1 #> 94 -9 24 13.8 81 8 2 #> 95 -16 77 7.4 82 8 3 #> 96 -78 NA 6.9 86 8 4 #> 97 -35 NA 7.4 85 8 5 #> 98 -66 NA 4.6 87 8 6 #> 99 -122 255 4.0 89 8 7 #> 100 -89 229 10.3 90 8 8 #> 101 -110 207 8.0 90 8 9 #> 102 NA 222 8.6 92 8 10 #> 103 NA 137 11.5 86 8 11 #> 104 -44 192 11.5 86 8 12 #> 105 -28 273 11.5 82 8 13 #> 106 -65 157 9.7 80 8 14 #> 107 NA 64 11.5 79 8 15 #> 108 -22 71 10.3 77 8 16 #> 109 -59 51 6.3 79 8 17 #> 110 -23 115 7.4 76 8 18 #> 111 -31 244 10.9 78 8 19 #> 112 -44 190 10.3 78 8 20 #> 113 -21 259 15.5 77 8 21 #> 114 -9 36 14.3 72 8 22 #> 115 NA 255 12.6 75 8 23 #> 116 -45 212 9.7 79 8 24 #> 117 -168 238 3.4 81 8 25 #> 118 -73 215 8.0 86 8 26 #> 119 NA 153 5.7 88 8 27 #> 120 -76 203 9.7 97 8 28 #> 121 -118 225 2.3 94 8 29 #> 122 -84 237 6.3 96 8 30 #> 123 -85 188 6.3 94 8 31 #> 124 -96 167 6.9 91 9 1 #> 125 -78 197 5.1 92 9 2 #> 126 -73 183 2.8 93 9 3 #> 127 -91 189 4.6 93 9 4 #> 128 -47 95 7.4 87 9 5 #> 129 -32 92 15.5 84 9 6 #> 130 -20 252 10.9 80 9 7 #> 131 -23 220 10.3 78 9 8 #> 132 -21 230 10.9 75 9 9 #> 133 -24 259 9.7 73 9 10 #> 134 -44 236 14.9 81 9 11 #> 135 -21 259 15.5 76 9 12 #> 136 -28 238 6.3 77 9 13 #> 137 -9 24 10.9 71 9 14 #> 138 -13 112 11.5 71 9 15 #> 139 -46 237 6.9 78 9 16 #> 140 -18 224 13.8 67 9 17 #> 141 -13 27 10.3 76 9 18 #> 142 -24 238 10.3 68 9 19 #> 143 -16 201 8.0 82 9 20 #> 144 -13 238 12.6 64 9 21 #> 145 -23 14 9.2 71 9 22 #> 146 -36 139 10.3 81 9 23 #> 147 -7 49 10.3 69 9 24 #> 148 -14 20 16.6 63 9 25 #> 149 -30 193 6.9 70 9 26 #> 150 NA 145 13.2 77 9 27 #> 151 -14 191 14.3 75 9 28 #> 152 -18 131 8.0 76 9 29 #> 153 -20 223 11.5 68 9 30mutate(airquality, new = -Ozone, Temp = (Temp - 32) / 1.8)#> Ozone Solar.R Wind Temp Month Day new #> 1 41 190 7.4 19.44444 5 1 -41 #> 2 36 118 8.0 22.22222 5 2 -36 #> 3 12 149 12.6 23.33333 5 3 -12 #> 4 18 313 11.5 16.66667 5 4 -18 #> 5 NA NA 14.3 13.33333 5 5 NA #> 6 28 NA 14.9 18.88889 5 6 -28 #> 7 23 299 8.6 18.33333 5 7 -23 #> 8 19 99 13.8 15.00000 5 8 -19 #> 9 8 19 20.1 16.11111 5 9 -8 #> 10 NA 194 8.6 20.55556 5 10 NA #> 11 7 NA 6.9 23.33333 5 11 -7 #> 12 16 256 9.7 20.55556 5 12 -16 #> 13 11 290 9.2 18.88889 5 13 -11 #> 14 14 274 10.9 20.00000 5 14 -14 #> 15 18 65 13.2 14.44444 5 15 -18 #> 16 14 334 11.5 17.77778 5 16 -14 #> 17 34 307 12.0 18.88889 5 17 -34 #> 18 6 78 18.4 13.88889 5 18 -6 #> 19 30 322 11.5 20.00000 5 19 -30 #> 20 11 44 9.7 16.66667 5 20 -11 #> 21 1 8 9.7 15.00000 5 21 -1 #> 22 11 320 16.6 22.77778 5 22 -11 #> 23 4 25 9.7 16.11111 5 23 -4 #> 24 32 92 12.0 16.11111 5 24 -32 #> 25 NA 66 16.6 13.88889 5 25 NA #> 26 NA 266 14.9 14.44444 5 26 NA #> 27 NA NA 8.0 13.88889 5 27 NA #> 28 23 13 12.0 19.44444 5 28 -23 #> 29 45 252 14.9 27.22222 5 29 -45 #> 30 115 223 5.7 26.11111 5 30 -115 #> 31 37 279 7.4 24.44444 5 31 -37 #> 32 NA 286 8.6 25.55556 6 1 NA #> 33 NA 287 9.7 23.33333 6 2 NA #> 34 NA 242 16.1 19.44444 6 3 NA #> 35 NA 186 9.2 28.88889 6 4 NA #> 36 NA 220 8.6 29.44444 6 5 NA #> 37 NA 264 14.3 26.11111 6 6 NA #> 38 29 127 9.7 27.77778 6 7 -29 #> 39 NA 273 6.9 30.55556 6 8 NA #> 40 71 291 13.8 32.22222 6 9 -71 #> 41 39 323 11.5 30.55556 6 10 -39 #> 42 NA 259 10.9 33.88889 6 11 NA #> 43 NA 250 9.2 33.33333 6 12 NA #> 44 23 148 8.0 27.77778 6 13 -23 #> 45 NA 332 13.8 26.66667 6 14 NA #> 46 NA 322 11.5 26.11111 6 15 NA #> 47 21 191 14.9 25.00000 6 16 -21 #> 48 37 284 20.7 22.22222 6 17 -37 #> 49 20 37 9.2 18.33333 6 18 -20 #> 50 12 120 11.5 22.77778 6 19 -12 #> 51 13 137 10.3 24.44444 6 20 -13 #> 52 NA 150 6.3 25.00000 6 21 NA #> 53 NA 59 1.7 24.44444 6 22 NA #> 54 NA 91 4.6 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27.22222 7 22 NA #> 84 NA 295 11.5 27.77778 7 23 NA #> 85 80 294 8.6 30.00000 7 24 -80 #> 86 108 223 8.0 29.44444 7 25 -108 #> 87 20 81 8.6 27.77778 7 26 -20 #> 88 52 82 12.0 30.00000 7 27 -52 #> 89 82 213 7.4 31.11111 7 28 -82 #> 90 50 275 7.4 30.00000 7 29 -50 #> 91 64 253 7.4 28.33333 7 30 -64 #> 92 59 254 9.2 27.22222 7 31 -59 #> 93 39 83 6.9 27.22222 8 1 -39 #> 94 9 24 13.8 27.22222 8 2 -9 #> 95 16 77 7.4 27.77778 8 3 -16 #> 96 78 NA 6.9 30.00000 8 4 -78 #> 97 35 NA 7.4 29.44444 8 5 -35 #> 98 66 NA 4.6 30.55556 8 6 -66 #> 99 122 255 4.0 31.66667 8 7 -122 #> 100 89 229 10.3 32.22222 8 8 -89 #> 101 110 207 8.0 32.22222 8 9 -110 #> 102 NA 222 8.6 33.33333 8 10 NA #> 103 NA 137 11.5 30.00000 8 11 NA #> 104 44 192 11.5 30.00000 8 12 -44 #> 105 28 273 11.5 27.77778 8 13 -28 #> 106 65 157 9.7 26.66667 8 14 -65 #> 107 NA 64 11.5 26.11111 8 15 NA #> 108 22 71 10.3 25.00000 8 16 -22 #> 109 59 51 6.3 26.11111 8 17 -59 #> 110 23 115 7.4 24.44444 8 18 -23 #> 111 31 244 10.9 25.55556 8 19 -31 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