改变 rowSums 排除一列

Question

我有这样一个数据框

> df
Source: local data frame [4 x 4]

      a x y z
1 name1 1 1 1
2 name2 1 1 1
3 name3 1 1 1
4 name4 1 1 1

想要通过添加 x、y 和 z 列（可以有更多的数字列）来改变它。尝试按如下方式排除列 'a' 是行不通的。

dft <- df %>% mutate(funs(total = rowSums(.)), -a)
Error: not compatible with STRSXP

这也会产生错误：

dft <- df %>% mutate(total = rowSums(.), -a)
Error in rowSums(.) : 'x' must be numeric

正确的方法是什么？

Answer 1

这应该有效：

#dummy data    
df <- read.table(text="a x y z

1 name1 1 1 1
2 name2 1 1 1
3 name3 1 1 1
4 name4 1 1 1",header=TRUE)

library(dplyr)

df %>% select(-a) %>% mutate(total=rowSums(.))

首先排除文本列 - a，然后对剩余的数字列执行 rowSums。

Answer 2

如果你想在结果中保留非数字列，你可以这样做：

dat %>% mutate(total=rowSums(.[, sapply(., is.numeric)]))

更新： 现在 dplyr 有 scoped versions 个标准动词，这是另一个选项：

dat %>% mutate(total=rowSums(select_if(., is.numeric)))

更新 2： 对于 dplyr 1.0，上述方法仍然有效，但您也可以通过组合 rowwise 和 [=16 来进行行求和=]:

iris %>% 
  rowwise %>% 
  mutate(row.sum = sum(c_across(where(is.numeric))))

Answer 3

您可以在 rowSums()

的调用中使用带有 select() 的丰富选择器

df %>% transmute(a, total = rowSums(select(., -a)))

改变 rowSums 排除一列

mutate rowSums exclude one column

r

dplyr