对几组具有特定名称模式的列进行Rowsum

zy1mlcev 于 2023-04-27 发布在其他

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我有一个 Dataframe 如下：

set.seed(123)
df <- data.frame(ID = 1:5, matrix(round(rnorm(45), 1), 5, dimnames = list(NULL, paste0(rep(c('A', 'B', 'C'), 2:4), sequence(2:4)))))

#   ID   A1   A2   B1   B2   B3   C1   C2   C3   C4
# 1  1 -0.6  1.7  1.2  1.8 -1.1 -1.7  0.4  0.7 -0.7
# 2  2 -0.2  0.5  0.4  0.5 -0.2  0.8 -0.3  0.6 -0.2
# 3  3  1.6 -1.3  0.4 -2.0 -1.0  0.2  0.9 -0.1 -1.3
# 4  4  0.1 -0.7  0.1  0.7 -0.7 -1.1  0.9 -0.3  2.2
# 5  5  0.1 -0.4 -0.6 -0.5 -0.6  1.3  0.8 -0.4  1.2

我需要对几组具有特定名称模式的列进行行求和。在本例中，我想创建A_sum、B_sum和C_sum，它们分别通过对以'A'、'B'和'C'开头的列求和来计算。

library(dplyr)

df %>%
  mutate(A_sum = rowSums(pick(starts_with('A'))),
         B_sum = rowSums(pick(starts_with('B'))),
         C_sum = rowSums(pick(starts_with('C'))))

#   ID   A1   A2   B1   B2   B3   C1   C2   C3   C4 A_sum B_sum C_sum
# 1  1 -0.6  1.7  1.2  1.8 -1.1 -1.7  0.4  0.7 -0.7   1.1   1.9  -1.3
# 2  2 -0.2  0.5  0.4  0.5 -0.2  0.8 -0.3  0.6 -0.2   0.3   0.7   0.9
# 3  3  1.6 -1.3  0.4 -2.0 -1.0  0.2  0.9 -0.1 -1.3   0.3  -2.6  -0.3
# 4  4  0.1 -0.7  0.1  0.7 -0.7 -1.1  0.9 -0.3  2.2  -0.6   0.1   1.7
# 5  5  0.1 -0.4 -0.6 -0.5 -0.6  1.3  0.8 -0.4  1.2  -0.3  -1.7   2.9

上面的代码运行得很好，但是如果我有更多的列而不是'A'，'B'和'C'，它会重复相同的表达式很多次。

prefix <- c('A', 'B', 'C')

我怎样才能用紧凑的语法得到预期的输出呢？

编辑

一般来说，我希望prefix是灵活的，这样如果我设置prefix <- c('A', 'C')，那么B1到B3就不需要求和。

来源：https://stackoverflow.com/questions/76051075/rowsum-several-groups-of-columns-with-a-particular-pattern-of-names

2条答案

按热度按时间

t8e9dugd1#

正如您所说，您已经记录了需要求和的列名前缀：

prefix <- c('A', 'B', 'C')

然后你可以使用map()或reduce()从purrr来遍历它们：

map()

library(dplyr)
library(purrr)

df %>%
  mutate(map_dfc(set_names(prefix, paste0, '_sum'),
                 ~ rowSums(pick(starts_with(.x)))))

reduce()

df %>%
  reduce(.init = ., .x = prefix,
         .f = ~ mutate(.x, '{.y}_sum' := rowSums(pick(starts_with(.y)))))

输出

#   ID   A1   A2   B1   B2   B3   C1   C2   C3   C4 A_sum B_sum C_sum
# 1  1 -0.6  1.7  1.2  1.8 -1.1 -1.7  0.4  0.7 -0.7   1.1   1.9  -1.3
# 2  2 -0.2  0.5  0.4  0.5 -0.2  0.8 -0.3  0.6 -0.2   0.3   0.7   0.9
# 3  3  1.6 -1.3  0.4 -2.0 -1.0  0.2  0.9 -0.1 -1.3   0.3  -2.6  -0.3
# 4  4  0.1 -0.7  0.1  0.7 -0.7 -1.1  0.9 -0.3  2.2  -0.6   0.1   1.7
# 5  5  0.1 -0.4 -0.6 -0.5 -0.6  1.3  0.8 -0.4  1.2  -0.3  -1.7   2.9

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kqlmhetl2#

您可以尝试split.default，然后rowSums

df %>%
  cbind(
    list2DF(
      lapply(
        split.default(
          .,
          gsub("\\d+", "_sum", names(.))
        ), rowSums
      )
    )
  )

它给出了

A1   A2   B1   B2   B3   C1   C2   C3   C4 A_sum B_sum C_sum
1 -0.6  1.7  1.2  1.8 -1.1 -1.7  0.4  0.7 -0.7   1.1   1.9  -1.3
2 -0.2  0.5  0.4  0.5 -0.2  0.8 -0.3  0.6 -0.2   0.3   0.7   0.9
3  1.6 -1.3  0.4 -2.0 -1.0  0.2  0.9 -0.1 -1.3   0.3  -2.6  -0.3
4  0.1 -0.7  0.1  0.7 -0.7 -1.1  0.9 -0.3  2.2  -0.6   0.1   1.7
5  0.1 -0.4 -0.6 -0.5 -0.6  1.3  0.8 -0.4  1.2  -0.3  -1.7   2.9

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