如何根据 R 中部分匹配列名的行值计算行总和答案

【问题标题】：How do i calculate row sums based on the the row value across partial matched column names in R如何根据 R 中部分匹配列名的行值计算行总和
【发布时间】：2020-07-26 09:13:15
【问题描述】：

我的原始数据有超过 30、000 行和 100 列。这是一个示例：数据集

df <- data.frame(Outcomes= c(3, 4, 5, 6), 
ADMDATE_3=c(10,7,9, 7), 
ADMDATE_4=c(4,10,6,9),
ADMDATE_5=c(2, 11 ,8,8), 
ADMDATE_6=c(4.5,7,9,12))

我的预期结果是我想使用结果列中的值，例如 4 来对最后值为 4 的 ADMDATE 列和后续列（mydataset 的剩余长度）求和。另一个例子是如果结果 = 5，那么我想要 ADMDate 5 到 6 的总和。

这是我期望的表

 Outcomes ADMDATE_3 ADMDATE_4 ADMDATE_5 ADMDATE_6 sum_all
         3        10         4         2       4.5    20.5
         5         7        10        11       7.0    18.0
         6         9         6         8       9.0    9.0
         4         7         9         8      12.0    29.0

【问题讨论】：

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标签： r filter rowsum partial-matches

【解决方案1】：

您可以使用apply 和match 列名和sum：

apply(df, 1, function(x) 
     sum(x[match(paste0('ADMDATE_', x[1]),names(x)):length(x)]))
#[1] 20.5 28.0 17.0 12.0

或者使用tidyverse获取长格式数据，为每个Outcomes保留>=Outcomes和sum的所有值。

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  pivot_longer(cols = -Outcomes, names_to = c('col','num'), names_sep = "_") %>%
  filter(num >= Outcomes) %>%
  group_by(Outcomes) %>%
  summarise(sum_all = sum(value)) %>%
  left_join(df, by = 'Outcomes')

【讨论】：

【解决方案2】：

# translator of Outcomes number to column index
outcomes2index <- 1:ncol(df)
names(outcomes2index) <- gsub("ADMDATE_", "", colnames(df))

df$sum_all <- sapply(1:nrow(df), function(i) sum(df[i, outcomes2index[as.character(df$Outcomes[i])]:ncol(df)]))

df
  Outcomes ADMDATE_3 ADMDATE_4 ADMDATE_5 ADMDATE_6 sum_all
1        3        10         4         2       4.5    20.5
2        4         7        10        11       7.0    28.0
3        5         9         6         8       9.0    17.0
4        6         7         9         8      12.0    12.0

您给定的df 与您的expected table 有偏差。

【讨论】：

很棒的周转时间。此代码有效。快速提问，我是一个新的 R 用户，你有什么资源可以帮助我编写这些复杂的函数吗？
@lesaBee 我很高兴听到它对您有很好的帮助。你以前用其他语言编程吗？或者 R 是你的第一语言？最主要的是，R 是一种函数式编程语言。因此，任何教程和尝试使用函数式编程函数apply、lapply、sapply、mapply、tapply、Map、Reduce 都会对您有很大帮助。还要研究 Hadley Wickham 包中的 apply 函数，尤其是 dplyr、tidyr、stringr、ggplot2。就我个人而言，学习lisp 语言对我更好地理解 R 有很大帮助。