dplyr के बीच अंतर: पिन और pmax का उपयोग करते समय mutate और परिवर्तन?

Question

this question जवाब देने के लिए प्रयास करते समय, मैं मैं क्या बराबर संचालन होने की उम्मीद में mutate और transform के बीच एक अंतर का सामना करना पड़ा।

# data 
x <- data.frame(a=c(rep(0,10),rep(1,10),3),b=c(1:10,0,11:19,0)) 

#transform 
transform(x,a=pmin(a,b), b=pmax(a,b)) 
    a b 
1 0 1 
2 0 2 
3 0 3 
4 0 4 
5 0 5 
6 0 6 
7 0 7 
8 0 8 
9 0 9 
10 0 10 
11 0 1 
12 1 11 
13 1 12 
14 1 13 
15 1 14 
16 1 15 
17 1 16 
18 1 17 
19 1 18 
20 1 19 
21 0 3 

#mutate 
libarary(dplyr) 
x %>% mutate(a=pmin(a,b), b=pmax(a,b)) 
    a b 
1 0 1 
2 0 2 
3 0 3 
4 0 4 
5 0 5 
6 0 6 
7 0 7 
8 0 8 
9 0 9 
10 0 10 
11 0 0 
12 1 11 
13 1 12 
14 1 13 
15 1 14 
16 1 15 
17 1 16 
18 1 17 
19 1 18 
20 1 19 
21 0 0 

नोट 11 लाइनों और 21 में मतभेद मुझे लगता है कि mutate डेटा परिवर्तनशील है के रूप में यह हो जाता है और इसलिए, pmax मूल डेटा नहीं दिखाई दे रहा है। क्या ये सही है? क्या यह एक बग है, या डिजाइन द्वारा?

Answer 1

ऐसा प्रतीत होता है मेरे शक सही हैं, और यह गणना की चर का उपयोग तुरंत बाद अनुमति देने के लिए, उदाहरण के लिए डिजाइन कर रहा है कि:

data.frame(a=1:4,b=5:8) %>% mutate(sum=a+b, letter=letters[sum]) 
    a b sum letter 
1 1 5 6  f 
2 2 6 8  h 
3 3 7 10  j 
4 4 8 12  l 

आदेश transform एक से अपेक्षित व्यवहार को दोहराने के लिए में की जरूरत है बस संदर्भित करने के लिए वेरिएबल सीधे:

x %>% mutate(a=pmin(x$a,x$b), b=pmax(x$a,x$b)) 
    a b 
1 0 1 
2 0 2 
3 0 3 
4 0 4 
5 0 5 
6 0 6 
7 0 7 
8 0 8 
9 0 9 
10 0 10 
11 0 1 
12 1 11 
13 1 12 
14 1 13 
15 1 14 
16 1 15 
17 1 16 
18 1 17 
19 1 18 
20 1 19 
21 0 3