有没有办法使用 rowwise 以正确的方式跨行获取平均值？

Question

我不确定我是否完全理解了dplyr中的rowwise功能。我似乎得到了预期的结果。下面是代码和预期结果。

library(dplyr)

set.seed(123)

mydf <- tibble(
  a1 = floor(rnorm(10, 5, 2)),
  a2 = floor(rnorm(10, 6, 3)),
  a3 = floor(rnorm(10, 8, 3))
)

mydf %>%
  rowwise() %>%
  mutate(allmeanrow = mean(a1:a3))

# Expected
mydf %>%
  mutate(allmeanrow = rowMeans(.))

Answer 1

您需要将您的列包装到 c_across:

mydf %>%
  rowwise() %>%
  mutate(allmeanrow = mean(c_across(a1:a3))) %>%
  ungroup()

给出：

# A tibble: 10 x 4
# Rowwise: 
      a1    a2    a3 allmeanrow
   <dbl> <dbl> <dbl>      <dbl>
 1     3     9     4       5.33
 2     4     7     7       6   
 3     8     7     4       6.33
 4     5     6     5       5.33
 5     5     4     6       5   
 6     8    11     2       7   
 7     5     7    10       7.33
 8     2     0     8       3.33
 9     3     8     4       5   
10     4     4    11       6.33

请注意，我总是会在按行操作后取消分组，因为按行对数据进行按行分组，因此任何后续操作仍将按行执行。

另见此处：https://dplyr.tidyverse.org/articles/rowwise.html

Answer 2

我们可能会使用 pmap，与 rowwise 相比，效率更高。只需循环数据 (cur_data())，将行值捕获为向量 (c(...)) 并获得 mean

library(purrr)
library(dplyr)
mydf %>% 
    mutate(allmeanrow = pmap_dbl(cur_data(), ~ mean(c(...))))
# A tibble: 10 × 4
      a1    a2    a3 allmeanrow
   <dbl> <dbl> <dbl>      <dbl>
 1     3     9     4       5.33
 2     4     7     7       6   
 3     8     7     4       6.33
 4     5     6     5       5.33
 5     5     4     6       5   
 6     8    11     2       7   
 7     5     7    10       7.33
 8     2     0     8       3.33
 9     3     8     4       5   
10     4     4    11       6.33

有没有办法使用 rowwise 以正确的方式跨行获取平均值？

Is there a way to use rowwise to get means across rows the correct way?

r

dplyr

rowwise