如何使用 dplyr 计算列差异之和

Question

尽管定期使用 R 和 dplyr，但我遇到了无法计算所有列之间绝对差之和的问题：

sum_diff=ABS(AB)+ABS(BC)+ABS(CD)...

一种	乙	C	丁	和差
1个	2个	3个	4个	3个
2个	1个	3个	4个	4个
1个	2个	1个	1个	2个
4个	1个	2个	1个	5个

我知道我可以在所有列上使用 for 循环进行迭代，但考虑到我的数据框的大小，我更喜欢更优雅、更快速的解决方案。

有什么帮助吗？

谢谢

Answer 1

我们可以删除第一列和最后一列，获取差异，并对base R R 中的abs使用rowSums 。 与 package 解决方案相比，这可能非常有效

df1$sum_diff <- rowSums(abs(df1[-ncol(df1)] - df1[-1]))

-输出

> df1
  A B C D sum_diff
1 1 2 3 4        3
2 2 1 3 4        4
3 1 2 1 1        2
4 4 1 2 1        5

---

或者另一个选择是来自rowDiffs的matrixStats

library(matrixStats)
rowSums(abs(rowDiffs(as.matrix(df1))))
[1] 3 4 2 5

数据

df1 <- structure(list(A = c(1L, 2L, 1L, 4L), B = c(2L, 1L, 2L, 1L), 
    C = c(3L, 3L, 1L, 2L), D = c(4L, 4L, 1L, 1L)), row.names = c(NA, 
-4L), class = "data.frame")

Answer 2

来自 akrun 的数据（非常感谢）！

这很复杂，这个想法是生成一个组合列表，我用combn尝试过，但后来我得到了所有可能的组合。 所以我手工创建。

通过这种组合，我们然后可以使用purrr s map_dfc并在此之后进行一些数据整理：

library(tidyverse)

combinations <-list(c("A", "B"), c("B", "C"), c("C","D"))

purrr::map_dfc(combinations, ~{df <- tibble(a=data[[.[[1]]]]-data[[.[[2]]]]) 
names(df) <- paste0(.[[1]],"_v_",.[[2]])
df}) %>% 
  transmute(sum_diff = rowSums(abs(.))) %>% 
  bind_cols(data)

  sum_diff     A     B     C     D
     <dbl> <int> <int> <int> <int>
1        3     1     2     3     4
2        4     2     1     3     4
3        2     1     2     1     1
4        5     4     1     2     1

数据：

data <- structure(list(A = c(1L, 2L, 1L, 4L), B = c(2L, 1L, 2L, 1L), 
    C = c(3L, 3L, 1L, 2L), D = c(4L, 4L, 1L, 1L)), row.names = c(NA, 
-4L), class = "data.frame")