在数据帧中更有效地使用临时列（在运行中创建）

Question

考虑以下数据框：

df <- data.frame(replicate(5,sample(1:10, 10, rep=TRUE)))

如果我想将每一行除以其总和（以进行概率分布），我需要做这样的事情：

df %>% mutate(rs = rowSums(.)) %>% mutate_each(funs(. / rs), -rs) %>% select(-rs)

这真的感觉效率低下：

1. 创建rs列
2. 将每个值除以相应的行rowSums()
3. 删除临时创建的列以清理原始数据帧。

使用现有列时，感觉更自然：

df %>% summarise_each(funs(weighted.mean(., X1)), -X1)

使用dplyr，是否有更好的方法来处理临时列（即时创建），而不是在处理后添加和删除它们？

我也对data.table如何处理这样的任务感兴趣。

Answer 1

正如我在上面的评论中所提到的，我认为将这些数据保存在data.frame或data.table中是不合理的，但如果必须，以下内容将在没有转换为矩阵并说明如何在data.table j-expression中创建临时变量：

dt = as.data.table(df)

dt[, names(dt) := {sums = Reduce(`+`, .SD); lapply(.SD, '/', sums)}]

Answer 2

为什么不考虑基础R：

as.data.frame(as.matrix(df)/rowSums(df))

或者只是使用data.frame：

df/rowSums(df)