仅使用 R 中的某些值（拆分一半）的行向量中的平均分数

Question

很抱歉，如果这个问题在其他地方得到了回答，我确实看过了，但找不到我可以复制的例子。

如果我有以下名为 DF 的数据框，其中 1-14 是得分为 1、0 或 3 的项目

Id        Date         1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14
             
1        01/01/01      1   0   3   3   1   0   1   3   1   0    3    0    1    1  
2        01/02/01      0   3   1   1   0   1   1   1   1   3    1    1    1    3

我将如何创建一个列，为每个 ID 计算项目 1-7 的平均值，不包括 3 或 0 个分数（因此只有 1 个值），然后另一个列对 8-14 做同样的事情？

所以我会这样：

Id        Date         1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   av1-7   av8-14
             
1        01/01/01      1   0   3   3   1   0   1   3   1   0    3    0    1    1    0.428   0.428
2        01/02/01      0   3   1   1   0   1   1   1   1   3    1    1    1    3    0.57    0.71

如果有人能提供帮助，我们将不胜感激。

Answer 1

这是 dplyr 的方法：

data %>%
  rowwise() %>%
  mutate(`av1-7` = mean(recode(c_across(`1`:`7`),`1`= 1, .default = 0)),
         `av8-14` = mean(recode(c_across(`8`:`14`),`1`= 1, .default = 0)))
# Rowwise: 
     Id Date       `1`   `2`   `3`   `4`   `5`   `6`   `7`   `8`   `9`  `10`  `11`  `12`  `13`  `14` `av1-7` `av8-14`
  <int> <chr>    <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>   <dbl>    <dbl>
1     1 01/01/01     1     0     3     3     1     0     1     3     1     0     3     0     1     1   0.429    0.429
2     2 01/02/01     0     3     1     1     0     1     1     1     1     3     1     1     1     3   0.571    0.714

一般来说，将列名作为数字或包含 - 并不是一个好主意。所以重命名这些列可能更好。

数据：

data <- structure(list(Id = 1:2, Date = c("01/01/01", "01/02/01"), `1` = 1:0, 
    `2` = c(0L, 3L), `3` = c(3L, 1L), `4` = c(3L, 1L), `5` = 1:0, 
    `6` = 0:1, `7` = c(1L, 1L), `8` = c(3L, 1L), `9` = c(1L, 
    1L), `10` = c(0L, 3L), `11` = c(3L, 1L), `12` = 0:1, `13` = c(1L, 
    1L), `14` = c(1L, 3L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-2L))

Answer 2

我们可以在感兴趣的列

中通过select使用rowMeans

df1 <- df1 %>%
    mutate(across(`1`:`14`, ~ replace(., . != 1, 0))) %>%
   transmute(`av1-7` = rowMeans(select(cur_data(), `1`:`7`), na.rm = TRUE),
           `av8-14`= rowMeans(select(cur_data(), `8`:`14`), na.rm = TRUE)) %>%
    bind_cols(df1, .) %>%
    as_tibble

-输出

df1
# A tibble: 2 x 18
     Id Date       `1`   `2`   `3`   `4`   `5`   `6`   `7`   `8`   `9`  `10`  `11`  `12`  `13`  `14` `av1-7` `av8-14`
  <int> <chr>    <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>   <dbl>    <dbl>
1     1 01/01/01     1     0     3     3     1     0     1     3     1     0     3     0     1     1   0.429    0.429
2     2 01/02/01     0     3     1     1     0     1     1     1     1     3     1     1     1     3   0.571    0.714

数据

df1 <- structure(list(Id = 1:2, Date = c("01/01/01", "01/02/01"), `1` = 1:0, 
    `2` = c(0L, 3L), `3` = c(3L, 1L), `4` = c(3L, 1L), `5` = 1:0, 
    `6` = 0:1, `7` = c(1L, 1L), `8` = c(3L, 1L), `9` = c(1L, 
    1L), `10` = c(0L, 3L), `11` = c(3L, 1L), `12` = 0:1, `13` = c(1L, 
    1L), `14` = c(1L, 3L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-2L))

仅使用 R 中的某些值（拆分一半）的行向量中的平均分数

Average score in a row vector using only certain values (split half) in R

average

row

r

dataframe

数据