dplyr：group_by，对各个列求和，并基于分组行求和应用 function？

Question

我正在尝试使用 dplyr 来总结森林中鸟类物种丰度的 dataframe，这些鸟类在某种程度上是支离破碎的。

第一列 percent_cover 有 4 个可能的值：10、25、50、75。然后有十列鸟类数量：“species1”到“species10”。

我想按 percent_cover 分组，然后对其他列求和，并将这些总和计算为 4 行总和的百分比。

要获得列总和很容易：

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%>% group_by(Percent_cover) %>% summarise_at(vars(contains("species")), sum)

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...但我需要的是 sum/rowSum*100。 似乎需要某种“逐行”操作。

另外，出于兴趣，为什么以下不起作用？

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%>% group_by(Percent_cover) %>% summarise_at(vars(contains("species")), sum*100)

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在这一点上，go 回到“for”循环是很诱人的......

Answer 1

要使用dplyr ，请尝试以下操作：

library(dplyr)

df %>% 
  group_by(Percent_cover) %>% 
  summarise(across(contains("species"), sum)) %>%
  mutate(rs = rowSums(select(., contains("species")))) %>%
  mutate(across(contains('species'), ~./rs * 100)) -> result

result

例如，使用mtcars ：

mtcars %>%
  group_by(cyl) %>%
  summarise(across(disp:wt, sum)) %>%
  mutate(rs = rowSums(select(., disp:wt))) %>%
  mutate(across(disp:wt, ~./rs * 100))

#   cyl  disp    hp  drat    wt    rs
#  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1     4  54.2  42.6 2.10  1.18  2135.
#2     6  58.7  39.2 1.15  0.998 2186.
#3     8  62.0  36.7 0.567 0.702 7974.