dplyr由某些列逐行显示

Question

什么是dplyr方式应用功能rowwise某些列。 例如，我想抓住所有V,列，并根据行总和将它们转换为百分比。 我展示了如何在基地做到这一点。 在dplyr链中怎么样？ 很高兴看到data.table形式（虽然偏好将在这里转到dplyr解决方案）。

x <- data.frame(A=LETTERS[1:5], as.data.frame(matrix(sample(0:5, 25, T), ncol=5)))

data.frame(x[1], x[-1]/rowSums(x[-1]))


##   A        V1        V2        V3         V4         V5
## 1 A 0.1428571 0.2142857 0.2142857 0.35714286 0.07142857
## 2 B 0.2000000 0.2000000 0.1500000 0.20000000 0.25000000
## 3 C 0.3571429 0.2857143 0.0000000 0.07142857 0.28571429
## 4 D 0.1904762 0.2380952 0.1904762 0.23809524 0.14285714
## 5 E 0.2000000 0.2500000 0.1500000 0.25000000 0.15000000

library(dplyr)

props <- function(x) round(x/sum(x), 2)

# does not work
x %>%
    rowwise()
    mutate(props(matches("^.{2}$")))

Answer 1

在data.table中，你可以做到

library(data.table)
setDT(x)

x[, grep("^V",names(DT)) := .SD/Reduce(`+`, .SD), .SDcols = V1:V5]

   A         V1        V2        V3         V4         V5
1: A 0.28571429 0.0000000 0.2857143 0.07142857 0.35714286
2: B 0.23076923 0.2307692 0.3076923 0.15384615 0.07692308
3: C 0.44444444 0.0000000 0.4444444 0.00000000 0.11111111
4: D 0.07142857 0.3571429 0.1428571 0.07142857 0.35714286
5: E 0.00000000 0.2222222 0.3333333 0.44444444 0.00000000

为了计算忽略NA值的分母，我猜rowSums是一个选项，但它会强制.SD到矩阵作为中间步骤。

Answer 2

你可以结合tidyr的spread并与dplyr一起gather以获得以下单个管道：

x <- data.frame(A=LETTERS[1:5], as.data.frame(matrix(sample(0:5, 25, T), ncol=5)))

y <- x %>% 
        gather(V, val, -A) %>% 
        group_by(A) %>% 
        mutate(perc = val / sum(val)) %>% 
        select(-val) %>%
        spread(V, perc)

通过整洁的数据，可以很容易地获得任何分组总和（行，列或任何嵌套的索引级别）并计算百分比。 spread和gather将使您进出输入数据格式。

Answer 3

另一个“tidyverse”解决方案是在mutate使用select 。 例如

library(tidyverse)

x <- data.frame(A=LETTERS[1:5], as.data.frame(matrix(sample(0:5, 25, T), ncol=5)))

x %>% 
  mutate(row_counts = select_if(., is.numeric) %>% rowSums()) %>% 
  mutate_at(vars(contains("V")), funs(./row_counts)) %>% 
  select(-row_counts)
#>   A        V1         V2        V3        V4        V5
#> 1 A 0.0000000 0.14285714 0.1428571 0.5714286 0.1428571
#> 2 B 0.0000000 0.62500000 0.1250000 0.1250000 0.1250000
#> 3 C 0.2222222 0.11111111 0.2222222 0.1111111 0.3333333
#> 4 D 0.3000000 0.50000000 0.1000000 0.1000000 0.0000000
#> 5 E 0.3333333 0.06666667 0.1333333 0.3333333 0.1333333

^{由reprex包创建于2019-02-16（v0.2.1）}