如何使用列索引与dplyr对选定列进行行向求和？

Question

在dplyr ，如何对所选列执行行向求和（使用列索引）？

这不起作用

> iris  %>% mutate(sum=sum(.[1:4])) %>% head
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species    sum
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 2078.7
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa 2078.7
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa 2078.7
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa 2078.7
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa 2078.7
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa 2078.7

我可以做到以下几点，但它并不美丽

> iris %>% mutate(index=1:n()) %>%  
                gather("param", "value", 1:4)  %>% 
                group_by(index) %>% 
                mutate(sum=sum(value)) %>% 
                spread(param, value) %>% select(-index)
Source: local data frame [150 x 6]

   Species  sum Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1   setosa 10.2          5.1         3.5          1.4         0.2
2   setosa  9.5          4.9         3.0          1.4         0.2
3   setosa  9.4          4.7         3.2          1.3         0.2
4   setosa  9.4          4.6         3.1          1.5         0.2
5   setosa 10.2          5.0         3.6          1.4         0.2
6   setosa 11.4          5.4         3.9          1.7         0.4
7   setosa  9.7          4.6         3.4          1.4         0.3
8   setosa 10.1          5.0         3.4          1.5         0.2
9   setosa  8.9          4.4         2.9          1.4         0.2
10  setosa  9.6          4.9         3.1          1.5         0.1
..     ...  ...          ...         ...          ...         ...

是否有更多的语法更好的方法来实现这一目标？

编辑：它与其他问题不同，因为我想对使用列索引选择的列进行逐行操作“

Answer 1

正如评论中已经说过的那样，您可以通过以下方式完成任务：

iris %>% mutate(sum=Reduce("+",.[1:4]))

在这种情况下，基本rowSums也可以工作：

iris$sum<-rowSums(iris[,1:4])

Answer 2

您可以（ab）使用基数R的subset ，它允许按数字选择列：

iris %>% subset(select=1:4) %>% mutate(sum=rowSums(.))

Answer 3

不确定这是正确的礼仪，但我更喜欢回收这个线程，而不是开始给出一个新的，我很确定，我只是做了一个菜鸟错误。

为什么这个工作正常：

test$sum <- Reduce("+", test[,3:ncol(test)])

而这（对我来说相同）不是吗？

test %>%
  mutate(sum = Reduce("+",.[3:ncol(.)]))

给出的错误是

Error in mutate_impl(.data, dots) : 
  Column `sum` must be length 1 (the group size), not 915

从30'左右开始，我正在敲桌子！

我希望我可以给你底层数据集，但我真的不能。

第1列：2列是文本字段，而3：ncol（。）是TRUE / FALSE（逻辑）1。 ncol（。）= 33。

Answer 4

我认为执行逐行操作的能力是tidyverse语法的一个弱点，但是purrr:pmap_*对于运行它很有用，尽管它并不那么明显：

iris %>% 
  mutate(total = pmap_dbl(select(., -Species), sum))

    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species  total
1            5.1         3.5          1.4         0.2     setosa  10.2
2            4.9         3.0          1.4         0.2     setosa   9.5
3            4.7         3.2          1.3         0.2     setosa   9.4
4            4.6         3.1          1.5         0.2     setosa   9.4
5            5.0         3.6          1.4         0.2     setosa  10.2

或者，您可以使用select_if(., is.numeric)而不是select(., -Species)来进行更通用化（但如果计算中不包含某些数字变量，则无法使用它）。