使用一定范围的列（R）将函数应用于每一行

Question

我的数据包含连续的列V1-V1998，而在这些列的任一侧都有其他列。 我想计算此1998列范围内的行的偏度。

这是我尝试的代码：

ND2a <- NoDup2 %>%
  rowwise() %>%
  mutate(skew2 = skewness(V1:V1998))

这将创建一个名为skew2的新列，但是不会计算偏斜度，而是用“ NaN”填充该列。 有谁知道为什么会这样吗？

我正在使用“时刻”包中的偏度。

我的数据看起来像这样

Data                         V1       V2        V3    .....   V1998  ....
Acaricomes phytoseiuli        0.01    0.0       0.002         0.03
Acetivibrio cellulolyticus    0.005   0.002     0.011         0.04
Acetobacter aceti             0.001   0.003     0.004         0.0

Answer 1

你可以做：

library(e1071)

# get column names
cols <- paste0('V', seq(1,1998,1))

# apply function on selected columns
NoDup2$skew_value <- apply(NoDup2[,cols], 1, skewness)

这样，我们就可以计算给定数据集中所有列的每一行的偏斜度。

Answer 2

我会尝试，但要取决于您以后要做什么。

library(tidyverse)
iris %>% 
  gather(key, value, -Species) %>% 
  group_by(Species) %>% 
  mutate(skew2=moments::skewness(value)) %>% 
  slice(1:2)
# A tibble: 6 x 4
# Groups:   Species [3]
  Species    key          value skew2
  <fct>      <chr>        <dbl> <dbl>
1 setosa     Sepal.Length  5.10 0.146
2 setosa     Sepal.Length  4.90 0.146
3 versicolor Sepal.Length  7.00 0.157
4 versicolor Sepal.Length  6.40 0.157
5 virginica  Sepal.Length  6.30 0.128
6 virginica  Sepal.Length  5.80 0.128

我使用了iris数据，因为它是一个更可重现的示例。 这个想法是gather数据。 然后进行分组和计算。 之后，您可以再次spread数据。 要获取每行的偏斜度，可以使用：

iris %>% 
  gather(key, value, -Species) %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise(skew2=moments::skewness(value)) 
# A tibble: 3 x 2
  Species    skew2
  <fct>      <dbl>
1 setosa     0.146
2 versicolor 0.157
3 virginica  0.128