dplyr mutate rowSums 계산 또는 사용자 지정 함수

dplyr mutate rowSums 계산 또는 사용자 지정 함수

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rowSums다음과 같이 행 계산의 종류에서 새 변수를 변경하려고 합니다.

iris %>% 
  mutate_(sumVar = 
            iris %>% 
            select(Sepal.Length:Petal.Width) %>%
            rowSums)

결과는 "sumVar"가 첫 번째 값 (10.2)으로 잘립니다.

Source: local data frame [150 x 6]
Groups: <by row>

   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species sumVar
1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa   10.2
2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa   10.2
3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa   10.2
4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa   10.2
5           5.0         3.6          1.4         0.2  setosa   10.2
6           5.4         3.9          1.7         0.4  setosa   10.2
..
Warning message:
Truncating vector to length 1 

rowwise적용 해야합니까 ? 또는 이러한 종류의 계산에 사용할 올바른 동사는 무엇입니까?

편집하다:

더 구체적으로, 인라인 사용자 정의 함수를 실현하는 방법이 dplyr있습니까?

다음과 같이 할 수 있는지 궁금합니다.

iris %>% 
  mutate(sumVar = colsum_function(Sepal.Length:Petal.Width))

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이것은 해결 방법에 더 가깝지만 사용할 수 있습니다.

iris %>% mutate(sumVar = rowSums(.[1:4]))

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주석에 쓰여진 것처럼 select, 예를 들어 요약하려는 열을 얻기 위해 mutate 내부를 사용할 수도 있습니다.

iris %>% 
  mutate(sumVar = rowSums(select(., contains("Sepal")))) %>% 
  head 

또는

iris %>% 
  mutate(sumVar = select(., contains("Sepal")) %>% rowSums()) %>% 
  head

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더 복잡한 방법은 다음과 같습니다.

 iris %>% select(Sepal.Length:Petal.Width) %>%
mutate(sumVar = rowSums(.)) %>% left_join(iris)

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@docendodiscimus의 댓글을 답변으로 추가합니다. 그에게 +1!

iris %>% mutate(sumVar = rowSums(select(., contains("Sepal"))))

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I am using this simple solution, which is a more robust modification of the answer by Davide Passaretti:

iris %>% select(Sepal.Length:Petal.Width) %>%
  transmute(sumVar = rowSums(.)) %>% bind_cols(iris, .)

(But it requires a defined row order, which should be fine, unless you work with remote datasets perhaps..)

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You can also use a grep in place of contains or matches, just in case you need to get fancy with the regular expressions (matches doesn't seem to much like negative lookaheads and the like in my experience).

iris %>% mutate(sumVar = rowSums(select(., grep("Sepal", names(.)))))

ReferenceURL : https://stackoverflow.com/questions/27354734/dplyr-mutate-rowsums-calculations-or-custom-functions