如何使用 tidyverse 计算具有条件的选定列的行总和或计数？答案

【问题标题】：How to calculate row sums or counts on selected columns with condition using tidyverse?如何使用 tidyverse 计算具有条件的选定列的行总和或计数？
【发布时间】：2018-11-24 04:49:59
【问题描述】：

我有以下数据框（这是一个较大数据框的子集，具有 >3000 obs 和 2 个不同的年份）：

rp.pptn <- data.frame(id = c("150015", "150016", "150017", "150018", 
"150019", "150020"), year = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L),
.Label = c("15", "18"), class = "factor"), 
freqtools = c(1, 1, 2, 1, 1, 3), freqtrees = c(2, 3, 3, 5, 4, 3), 
freqrt = c(2, 2, 2, 2, 1, 3), freqroamfriends = c(1, 1, 1, 3, 1, 1), 
freqroamalone = c(1, 1, 1, 2, 1, 1), freqparts = c(2, 2, 2, 2, 3, 3), 
freqmessy = c(5, 5, 2, 5, 4, 5), freqride = c(3, 1, 2, 5, 3, 3), 
freqrain = c(1, 3, 2, 3, 1, 3))

我想count cols c(3:11) 中满足条件的值。我一直在尝试 rowSums，因为当我没有 id 或分组变量时，year、rowSums 实际上给了我这样的计数：

rp.pptn.no.id <- rp.pptn %>%
   select(c(3:11)) %>%
   mutate(pptnlow = rowSums(pptnrp == 1 | pptnrp == 2 | pptnrp == 6))

我还能够为选择列计算rowSums，如下所示：

rp.pptn <- rp.pptn %>% 
   mutate(pptnlow = rowSums(.[c(3:11)]))

但是，鉴于我需要 id 和 year 进行后续分析，我想一次性完成这两个步骤。我很想知道为什么，鉴于我的数据是数字的，rowSums 首先给我的是计数而不是总和。我实际上想要计数，即有多少列符合我的标准？

搜索让我认为基于此的某些东西可能会起作用：

rp.pptn <- rp.pptn %>% 
  mutate(pptnlow = rowSums(. [3:11]) %in% c(1, 2, 6))

这会返回一个逻辑向量 = FALSE，大概是因为我的条件没有得到满足。我不认为我错过了什么，但最终我想要的是下面的df：

rp.pptn <- data.frame(id = c("150015", "150016", "150017", "150018", 
"150019", "150020"), year = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), 
.Label = c("15", "18"), class = "factor"), 
freqtools = c(1, 1, 2, 1, 1, 3), freqtrees = c(2, 3, 3, 5, 4, 3), 
freqrt = c(2, 2, 2, 2, 1, 3), freqroamfriends = c(1, 1, 1, 3, 1, 1), 
freqroamalone = c(1, 1, 1, 2, 1, 1), freqparts = c(2, 2, 2, 2, 3, 3), 
freqmessy = c(5, 5, 2, 5, 4, 5), freqride = c(3, 1, 2, 5, 3, 3), 
freqrain = c(1, 3, 2, 3, 1, 3), pptnlow = c(7, 6, 8, 4, 5, 2))

如前所述，我的实际数据集要大得多，因此自动化程度越高越好！谢谢。

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyr

【解决方案1】：

我们可以使用mutate_at将基于条件（1、2、6）的值替换为TRUE或FALSE，使用rowSums，然后绑定到原始数据框。

library(dplyr)

rp.pptn2 <- rp.pptn %>%
  mutate_at(vars(3:11), funs(. %in% c(1, 2, 6))) %>%
  transmute(pptnlow = rowSums(.[, 3:11])) %>%
  bind_cols(rp.pptn, .)

【讨论】：

感谢您的解决方案并解释其工作原理。

【解决方案2】：

一个选项是reduce 和map

library(tidyverse)
map(c(1, 2, 6), ~ rp.pptn %>% 
                   transmute_at(3:11, funs(. == .x)) %>% 
                   reduce(`+`)) %>% 
                   reduce(`+`) %>%
     mutate(rp.pptn, pptnlow = .)

或者rowSums和map

map(c(1, 2, 6), ~ 
        rp.pptn %>% 
          select(3:11) %>% 
          transmute(pptnlow = rowSums(. == .x)))  %>% 
      bind_cols %>% 
      rowSums %>% 
      mutate(rp.pptn, pptnlow = .)

【讨论】：