使用dplyr在所选列上添加具有行方式意义的列

Question

我有一个数据框，其中包含在不同时间点测量的几个变量（例如test1_tp1，test1_tp2，test1_tp3，test2_tp1，{{1} }，...）。

我现在正尝试使用test2_tp2向数据框添加新列，该数据框计算这些列的选择上的行方式（例如，dplyr的所有时间点的平均值）

1. 我甚至在计算明确命名列的平均值的语法上也很困难。我没有成功的尝试是：

test1

1. 我还想使用正则表达式/通配符来选择列名，例如

data %>% ... %>% mutate(test1_mean = mean(test1_tp1, test1_tp2, test1_tp3, na.rm = TRUE)

Answer 1

您可以使用starts_with内的select查找以某个字符串开头的所有列。

data %>%
  mutate(test1 = select(., starts_with("test1_")) %>%
           rowMeans(na.rm = TRUE))

Answer 2

以下是如何在dplyr中执行此操作 - 我使用虹膜数据作为示例：

iris %>% mutate(sum.Sepal = rowSums(.[grep("^Sepal", names(.))]))

这计算以“Sepal”开头的所有列的行和。您可以以相同的方式使用rowMeans代替rowSums。

Answer 3

不是dplyr解决方案，但您可以尝试：

cols_2sum <- grepl('test1',colnames(data))
rowMeans(data[,cols_2sum])