使用 dplyr 根据列值对 R 中的值求和答案

【问题标题】：Summing values in R based on column value with dplyr使用 dplyr 根据列值对 R 中的值求和
【发布时间】：2019-07-03 05:09:44
【问题描述】：

我有一个包含以下信息的数据集：

Subject    Value1    Value2    Value3      UniqueNumber
001        1         0         1           3
002        0         1         1           2
003        1         1         1           1

如果 UniqueNumber 的值 > 0，我想将第 1 行到 UniqueNumber 的每个主题的值与 dplyr 相加并计算平均值。所以对于主题 001，总和 = 2，平均值 = .67。

total = 0;
average = 0;
for(i in 1:length(Data$Subject)){
   for(j in 1:ncols(Data)){
   if(Data$UniqueNumber[i] > 0){
    total[i] = sum(Data[i,1:j])
    average[i] = mean(Data[i,1:j])
   }
}

编辑：我只想对“UniqueNumber”列中列出的列数求和。所以这是循环遍历每一行并在“UniqueNumber”中列出的列处停止。示例：主题为 002 的第 2 行应对“Value1”和“Value2”列中的值求和，而“主题”为 003 的第 3 行应仅对“Value1”列中的值求和。

【问题讨论】：

你可以试试df %>% mutate(sum = ifelse(UniqueNumber > 0, rowSums(.[, 2:(length(.)-1)]), NA), mean = ifelse(UniqueNumber > 0, rowMeans(.[, 2:(length(.)-1)]), NA))。
@tmfmnk 我认为您的代码不会遍历 UniqueNumber 的长度。看起来我的结果是对整个列求和，而不是停留在 UniqueValue 列的值。

标签： r dataframe dplyr

【解决方案1】：

我认为最简单的方法是将真正应该是NA 的零设置为NA，然后在适当的列子集上使用rowSums 和rowMeans。

Data[2:4][(col(dat[2:4])>dat[[5]])] <- NA
Data
#   Subject Value1 Value2 Value3 UniqueNumber
# 1       1      1      0      1            3
# 2       2      0      1     NA            2
# 3       3      1     NA     NA            1

library(dplyr)
Data%>%
  mutate(sum  =  rowSums(.[2:4], na.rm = TRUE),
         mean = rowMeans(.[2:4], na.rm = TRUE))

#   Subject Value1 Value2 Value3 UniqueNumber sum      mean
# 1       1      1      0      1            3   2 0.6666667
# 2       2      0      1     NA            2   1 0.5000000
# 3       3      1     NA     NA            1   1 1.0000000

或transform(Data, sum = rowSums(Data[2:4],na.rm = TRUE), mean = rowMeans(Data[2:4],na.rm = TRUE)) 留在基地R。

数据

Data <- structure(
  list(Subject = 1:3, 
       Value1 = c(1L, 0L, 1L), 
       Value2 = c(0L, 1L, NA), 
       Value3 = c(1L, NA, NA), 
       UniqueNumber = c(3L, 2L, 1L)), 
  .Names = c("Subject","Value1", "Value2", "Value3", "UniqueNumber"),
  row.names = c(NA, 3L), class = "data.frame")

【讨论】：

【解决方案2】：

这是另一种方法，它使用tidyr::nest 将Values 列收集到一个列表中，以便我们可以使用map2 遍历表。在每一行中，我们从Values list-col 中选择正确的值并分别取总和或平均值。

library(tidyverse)
tbl <- read_table2(
"Subject    Value1    Value2    Value3      UniqueNumber
001        1         0         1           3
002        0         1         1           2
003        1         1         1           1"
)
tbl %>%
  filter(UniqueNumber > 0) %>%
  nest(starts_with("Value"), .key = "Values") %>%
  mutate(
    sum = map2_dbl(UniqueNumber, Values, ~ sum(.y[1:.x], na.rm = TRUE)),
    mean = map2_dbl(UniqueNumber, Values, ~ mean(as.numeric(.y[1:.x], na.rm = TRUE))),
  )
#> # A tibble: 3 x 5
#>   Subject UniqueNumber Values             sum  mean
#>   <chr>          <dbl> <list>           <dbl> <dbl>
#> 1 001                3 <tibble [1 × 3]>     2 0.667
#> 2 002                2 <tibble [1 × 3]>     1 0.5  
#> 3 003                1 <tibble [1 × 3]>     1 1

^{由reprex package (v0.2.1) 于 2019 年 2 月 14 日创建}

【讨论】：

【解决方案3】：

OP 可能只对dplyr 解决方案感兴趣，但出于比较目的和未来读者使用mapply 的基本R 选项

cols <- grep("^Value", names(df))

cbind(df, t(mapply(function(x, y) {
      if (y > 0) {
        vals = as.numeric(df[x, cols[1:y]])
        c(Sum = sum(vals, na.rm = TRUE), Mean = mean(vals, na.rm = TRUE))
       }
       else 
        c(0, 0)
},1:nrow(df), df$UniqueNumber)))

#  Subject Value1 Value2 Value3 UniqueNumber Sum  Mean
#1       1      1      0      1            3   2 0.667
#2       2      0      1      1            2   1 0.500
#3       3      1      1      1            1   1 1.000

这里我们根据其各自的UniqueNumber 对每一行进行子集化，然后如果UniqueNumber 的值大于0，则计算其为sum 和mean，否则仅返回0。

【讨论】：

【解决方案4】：

使用purrr::map_df的解决方案（与dplyr出自同一作者）。

library(dplyr)
library(purrr)
l_dat <- split(dat, dat$Subject) # first we need to split in a list

map_df(l_dat, function(x) {
  n_cols <- x$UniqueNumber # finds the number of columns
  x <- as.numeric(x[2:(n_cols+1)]) # subsets x and converts to numeric
  mean(x, na.rm=T) # mean to be returned
})
# output:
# # A tibble: 1 x 3
#     `1`   `2`   `3`
#   <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 0.667   0.5     1

另一种选择（输出格式更接近dplyr 解决方案）：

map_df(l_dat, function(x) {
  n_cols <- x$UniqueNumber
  id <- x$Subject
  x <- as.numeric(x[2:(n_cols+1)])
  tibble(id=id, mean_values=mean(x, na.rm=T))
})
# # A tibble: 3 x 2
# id mean_values
# <int>       <dbl>
# 1     1       0.667
# 2     2       0.5  
# 3     3       1

作为一个例子，我添加了一个sum()，然后除以length(x)-1：

map_df(l_dat, function(x) {
  n_cols <- x$UniqueNumber
  id <- x$Subject
  x <- as.numeric(x[2:(n_cols+1)])
  tibble(id=id, 
                mean_values=sum(x, na.rm=T)/(length(x)-1)) # change here
})
# # A tibble: 3 x 2
# id mean_values
# <int>       <dbl>
# 1     1          1.
# 2     2          1.
# 3     3        Inf  #beware of this case where you end up dividing by 0

数据：

tt <- "Subject    Value1    Value2    Value3      UniqueNumber
001        1         0         1           3
002        0         1         1           2
003        1         1         1           1"

dat <- read.table(text=tt, header=T)

【讨论】：

运行代码时收到以下错误：Error in 2:(n_cols + 1) : NA/NaN argument
我没有这个错误，你在我的示例数据上试过了吗？如果您的“UniqueNumber”列名称不同，您需要相应地更改这部分x$UniqueNumber。
谢谢。我的数据缺少一列，因此代码崩溃了。回去解决了这个问题，它的工作原理！
你能修改'mean'函数的分母，让它除以1吗？我需要包含第一个值（即 Value1），但这是一个起点。所以我想在每个实例中减一（同时仍然删除 NA）。
@statsguyz 是的，你可以，你可以在函数中做任何你想做的事情，只要改变 mean() 任何你喜欢的东西，我会用一个例子来更新。

【解决方案5】：

不是 tidyverse 的粉丝/专家，但我会尝试使用长格式。然后，只需按每个组的行索引进行过滤，然后在单个列上运行您想要的任何函数（这样更容易）。

library(tidyr)
library(dplyr)

Data %>% 
  gather(variable, value, -Subject, -UniqueNumber) %>% # long format
  group_by(Subject) %>% # group by Subject in order to get row counts
  filter(row_number() <= UniqueNumber) %>% # filter by row index
  summarise(Mean = mean(value), Total = sum(value)) %>% # do the calculations
  ungroup() 

## A tibble: 3 x 3
#  Subject  Mean Total
#     <int> <dbl> <int>
# 1       1 0.667     2
# 2       2 0.5       1
# 3       3 1         1

实现这一点的一种非常相似的方法是通过列名中的整数进行过滤。过滤步骤出现在group_by 之前，因此它可能会提高性能（或不提高性能？），但它不太健壮，因为我假设感兴趣的列被称为"Value#"

Data %>% 
  gather(variable, value, -Subject, -UniqueNumber) %>% #long format
  filter(as.numeric(gsub("Value", "", variable, fixed = TRUE)) <= UniqueNumber) %>% #filter
  group_by(Subject) %>% # group by Subject
  summarise(Mean = mean(value), Total = sum(value)) %>% # do the calculations
  ungroup()

## A tibble: 3 x 3
#  Subject  Mean Total
#     <int> <dbl> <int>
# 1       1 0.667     2
# 2       2 0.5       1
# 3       3 1         1

只是为了好玩，添加一个data.table解决方案

library(data.table)

data.table(Data) %>% 
  melt(id = c("Subject", "UniqueNumber")) %>%
  .[as.numeric(gsub("Value", "", variable, fixed = TRUE)) <= UniqueNumber,
    .(Mean = round(mean(value), 3), Total = sum(value)),
    by = Subject]

#    Subject  Mean Total
# 1:       1 0.667     2
# 2:       2 0.500     1
# 3:       3 1.000     1

【讨论】：

编辑：看起来很少有科目没有 UniqueValues。需要检查这个。一切正常！
有没有办法修改它来处理缺失值？另外，是否可以在考虑缺失值的情况下用分母计算平均值？
缺失值是什么意思？ NAs 在Value 列中？只需将na.rm = TRUE 添加到函数中，例如summarise(Mean = mean(value, na.rm = TRUE), Total = sum(value, na.rm = TRUE))。不确定我是否理解您的第二个问题。能否请您展示一个具有所需输出的示例？
哦，好吧，我就是这么想的。如果我想修改“Mean”列，将均值函数的分母修改为+1或-1，可以吗？
我不确定我理解你的意思，但你可以这样做summarise(Total = sum(value, na.rm = TRUE), Mean = Total / n())

【解决方案6】：

检查这个解决方案：

df %>%
  gather(key, val, Value1:Value3) %>%
  group_by(Subject) %>%
  mutate(
    Sum = sum(val[c(1:(UniqueNumber[1]))]),
    Mean = mean(val[c(1:(UniqueNumber[1]))]),
  ) %>%
  spread(key, val)

输出：

 Subject UniqueNumber   Sum  Mean Value1 Value2 Value3
  <chr>          <int> <dbl> <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
1 001                3     2 0.667      1      0      1
2 002                2     1 0.5        0      1      1
3 003                1     1 1          1      1      1

【讨论】：

这究竟如何给出正确的结果？当我将随机 NA 插入数据时，这给了我错误的结果。例如，尝试将NA 插入Value1 的第一行。