Question

使用dplyr，您可以执行以下操作：

iris %>% head %>% mutate(sum=Sepal.Length + Sepal.Width) 
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species sum
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 8.6
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa 7.9
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa 7.9
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa 7.7
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa 8.6
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa 9.3

但是上面，我通过列名引用了列。如何使用1和2作为列索引来获得相同的结果？

这里我有以下内容，但我觉得它并不那么优雅。

iris %>% head %>% mutate(sum=apply(select(.,1,2),1,sum))
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species sum
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 8.6
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa 7.9
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa 7.9
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa 7.7
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa 8.6
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa 9.3

Answer 1

您可以尝试：

iris %>% head %>% mutate(sum = .[[1]] + .[[2]])

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species sum
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 8.6
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa 7.9
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa 7.9
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa 7.7
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa 8.6
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa 9.3

Answer 2

要解决@pluke在评论中询问的问题，dplyr doesn't really support column index。

这不是一个完美的解决方案，但是您可以使用基数R来解决此问题 iris[1] <- iris[1] + iris[2]

Answer 3

您对此版本有何看法？
受@SavedByJesus's answer的启发。

applySum <- function(df, ...) {
  assertthat::assert_that(...length() > 0, msg = "one or more column indexes are required")
  mutate(df, Sum = apply(as.data.frame(df[, c(...)]), 1, sum))
}

iris %>%
  head(2) %>%
  applySum(1, 2)
#
### output
#
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sum
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 8.6
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa 7.9
#
### you can select and sum more then two columns by the same function
#
iris %>%
  head(2) %>%
  applySum(1, 2, 3, 4)
#
### output
#
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species  Sum
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 10.2
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa  9.5

Answer 4

我玩游戏有些迟了，但是在这种情况下，我的个人策略是编写自己的 tidyverse-compatible 函数，该函数可以完全满足我的要求。用tidyverse兼容，我的意思是该函数的第一个参数是一个数据帧，而输出是一个可以添加到该数据帧的向量。

sum_cols <- function(x, col1, col2){
   x[[col1]] + x[[col2]]
}

iris %>%
  head %>%
  mutate(sum = sum_cols(x = ., col1 = 1, col2 = 2))

dplyr：如何使用mutate按列索引而不是列名引用列？

4 个答案: