将自定义函数应用于分组或选定的列

Question

我想重新编码我的数据框中的某些项目，那些包含偶数（N2、N4、N6、E2 等）的项目 对于这些选定列的每个值，我想应用abs(x-6)（请参阅我的函数）。然后我需要另外 2 列，其中包含同一类别的项目的平均值：每行的均值（N）和均值（E）。

示例代码： df1 <- tibble(id = 1:5, N1 = c(4,3,2,5,4), N2 = c(1,1,3,2,5), N3 = c(5,5,2,4,3), N4 = c(4,2,2,2,1), N5 = c(1,1,4,2,3), N6 = c(5,2,4,3,1),E1 = c(1,2,3,1,1), E2 = c(5,2,3,1,1), E3 = c(2,2,1,3,1), E4 = c(1,1,1,3,2), E5 = c(2,3,1,4,4), E6 = c(3,2,3,3,1))

我的功能：

recode_items <- function(reverse_items) {
  items <- abs(reverse_items - 6)
  return(items)
}

我的代码：

recoded_df1 <- df1 |>
  group_by(ends_with(c("2","4","6"))) |>
  group_modify(~ recode_items(.x)) |>
  ungroup() |>
  mutate(id = id,
         N = mean(N1:N6),
         E = mean(E1:E6))

我的代码不起作用，我收到此行的错误消息：group_by(ends_with(c("2","4","6")))。我尝试了许多变体，包括 filter()、select()、select_at() 等。

谢谢你的帮助！

Answer 1

我们可能需要用across 包装。此外，ends_with 只能有一个输入，不能有多个。关于mean 部分，它可以是rowMeans

df1 %>% 
   group_by(across(matches("(2|4|6)$")))  %>% 
   group_modify(~ recode_items(.x)) %>% 
   ungroup %>%  
   mutate(N =  rowMeans(across(N1:N6)), 
          E = rowMeans(across(E1:E6)))