使用'rowSums'在'dplyr'中变更栏

wecizke3 于 2022-12-05 发布在其他

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最近，我偶然发现了dplyr的一个奇怪行为，如果有人能提供一些见解，我会很高兴。
假设我有一个数据，其中com列包含一些数值。在一个简单的场景中，我想计算rowSums。尽管有很多方法可以做到这一点，这里有两个例子：

df <- data.frame(matrix(rnorm(20), 10, 2),
                 ids = paste("i", 1:20, sep = ""),
                 stringsAsFactors = FALSE)

# works
dplyr::select(df, - ids) %>% {rowSums(.)}

# does not work
# Error: invalid argument to unary operator
df %>%
  dplyr::mutate(blubb = dplyr::select(df, - ids) %>% {rowSums(.)})

# does not work
# Error: invalid argument to unary operator
df %>%
  dplyr::mutate(blubb = dplyr::select(., - ids) %>% {rowSums(.)})

# workaround:
tmp <- dplyr::select(df, - ids) %>% {rowSums(.)}
df %>%
  dplyr::mutate(blubb = tmp)

# works
rowSums(dplyr::select(df, - ids))

# does not work
# Error: invalid argument to unary operator
df %>%
  dplyr::mutate(blubb = rowSums(dplyr::select(df, - ids)))

# workaround
tmp <- rowSums(dplyr::select(df, - ids))
df %>%
  dplyr::mutate(blubb = tmp)

首先，我真的不明白是什么导致的错误，其次，我想知道如何实际上实现一个整洁的计算一些（可行的）列在一个整洁的方式。

编辑 *

问题mutate and rowSums exclude columns，虽然相关，但重点是使用rowSums进行计算。在这里，我急切地想了解为什么上面的例子不起作用。它不是关于如何求解（见变通方法），而是了解当应用天真的方法时会发生什么。

来源：https://stackoverflow.com/questions/41895432/mutating-column-in-dplyr-using-rowsums

6条答案

按热度按时间

2fjabf4q1#

这些示例不起作用，因为您在mutate中嵌套了select，并且使用了空变量名。

> -df$ids
Error in -df$ids : invalid argument to unary operator

它会失败，因为您无法对字符串求反（即-"i1"或-"i2"没有意义）。下面的公式都可以使用：

df %>% mutate(blubb = rowSums(select_(., "X1", "X2")))
df %>% mutate(blubb = rowSums(select(., -3)))

或

df %>% mutate(blubb = rowSums(select_(., "-ids")))

如@Haboryme所建议的。

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plupiseo2#

select_是deprecated。您可以用途：

library(dplyr)
df <- data.frame(matrix(rnorm(20), 10, 2),
                 ids = paste("i", 1:20, sep = ""),
                 stringsAsFactors = FALSE)
df %>% 
  mutate(blubb = rowSums(select(., .dots = c("X1", "X2"))))

# Or more generally:
desired_columns <- c("X1", "X2")
df %>% 
  mutate(blubb = rowSums(select(., .dots = all_of(desired_columns))))

赞(0）回复(0）举报 2022-12-05

drkbr07n3#

添加到这个旧线程，因为我搜索了这个问题，然后意识到我问错了问题。此外，我检测到一些渴望在这个和相关的问题，为适当的管道步骤的方式来做到这一点。
这里的答案有些不直观，因为他们试图对非“整洁”数据使用dplyr语言。

library(tidyverse)

df <- data.frame(matrix(rnorm(20), 10, 2),
                 ids = paste("i", 1:20, sep = ""),
                 stringsAsFactors = FALSE)

df %>% gather(key=Xn,value="value",-ids) %>% 
  group_by(ids) %>% 
  summarise(rowsum=sum(value))

#> # A tibble: 20 x 2
#>    ids   rowsum
#>    <chr>       <dbl>
#>  1 i1          0.942
#>  2 i10        -0.330
#>  3 i11         0.942
#>  4 i12        -0.721
#>  5 i13         2.50 
#>  6 i14        -0.611
#>  7 i15        -0.799
#>  8 i16         1.84 
#>  9 i17        -0.629
#> 10 i18        -1.39 
#> 11 i19         1.44 
#> 12 i2         -0.721
#> 13 i20        -0.330
#> 14 i3          2.50 
#> 15 i4         -0.611
#> 16 i5         -0.799
#> 17 i6          1.84 
#> 18 i7         -0.629
#> 19 i8         -1.39 
#> 20 i9          1.44

如果你关心id的顺序，当它们不能使用arrange()排序时，首先把该列作为一个因子。

df %>% 
  mutate(ids=as_factor(ids)) %>% 
  gather(key=Xn,value="value",-ids) %>% 
  group_by(ids) %>% 
  summarise(rowsum=sum(value))

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bis0qfac4#

为什么要使用管道符？只需编写如下表达式：

rowSums(df[,sapply(df, is.numeric)])

即计算所有数值列的行和，其优点是不需要指定ids。

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bttbmeg05#

如果要将结果保存为数据中的列，可以使用data.table语法，如下所示：

dt <- as.data.table(df)
dt[, x3 := rowSums(.SD, na.rm=T), .SDcols = which(sapply(dt, is.numeric))]

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zc0qhyus6#

select现在可以接受空列名，因此无需使用已弃用的.dots或select_。
以下是几种目前可行的方法。

library(dplyr)

#sum all the columns except `id`. 
df %>% mutate(blubb = rowSums(select(., -ids), na.rm = TRUE))

#sum X1 and X2 columns
df %>% mutate(blubb = rowSums(select(., X1, X2), na.rm = TRUE))

#sum all the columns that start with 'X'
df %>% mutate(blubb = rowSums(select(., starts_with('X')), na.rm = TRUE))

#sum all the numeric columns
df %>% mutate(blubb = rowSums(select(., where(is.numeric))))

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