dplyr：根據變量字符串選擇的多個列來更改新列

Question

給定此數據：

df=data.frame(
  x1=c(2,0,0,NA,0,1,1,NA,0,1),
  x2=c(3,2,NA,5,3,2,NA,NA,4,5),
  x3=c(0,1,0,1,3,0,NA,NA,0,1),
  x4=c(1,0,NA,3,0,0,NA,0,0,1),
  x5=c(1,1,NA,1,3,4,NA,3,3,1))

我想使用dplyr為選定列的行min創建一個額外的列min 。 使用列名很容易：

df <- df %>% rowwise() %>% mutate(min = min(x2,x5))

但是我有一個很大的df，具有不同的列名，因此我需要從一些字符串mycols匹配它們。 現在其他線程告訴我要使用選擇幫助器功能，但是我一定缺少一些東西。 matches ：

mycols <- c("x2","x5")
df <- df %>% rowwise() %>%
  mutate(min = min(select(matches(mycols))))
Error: is.string(match) is not TRUE

和one_of ：

mycols <- c("x2","x5")
 df <- df %>%
 rowwise() %>%
 mutate(min = min(select(one_of(mycols))))
Error: no applicable method for 'select' applied to an object of class "c('integer', 'numeric')"
In addition: Warning message:
In one_of(c("x2", "x5")) : Unknown variables: `x2`, `x5`

我在俯視什么？ 應該select_工作？ 它不在以下內容中：

df <- df %>%
   rowwise() %>%
   mutate(min = min(select_(mycols)))
Error: no applicable method for 'select_' applied to an object of class "character"

同樣：

df <- df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(min = min(select_(matches(mycols))))
Error: is.string(match) is not TRUE

Answer 1

這是從tidyverse設計用於函數式編程的purrr軟件包的幫助下的另一種技術解決方案。

拳頭，來自dplyr matches助手使用正則表達式字符串作為參數而不是向量。 這是找到與所有列匹配的正則表達式的好方法。 （在下面的代碼中，您可以使用所需的dplyr select幫助器）

然后，當您了解函數式編程的基本方案時， purrr函數可與dplyr一起使用。

解決問題的方法：

df=data.frame(
  x1=c(2,0,0,NA,0,1,1,NA,0,1),
  x2=c(3,2,NA,5,3,2,NA,NA,4,5),
  x3=c(0,1,0,1,3,0,NA,NA,0,1),
  x4=c(1,0,NA,3,0,0,NA,0,0,1),
  x5=c(1,1,NA,1,3,4,NA,3,3,1))


# regex to get only x2 and x5 column
mycols <- "x[25]"

library(dplyr)

df %>%
  mutate(min_x2_x5 =
           # select columns that you want in df
           select(., matches(mycols)) %>% 
           # use pmap on this subset to get a vector of min from each row.
           # dataframe is a list so pmap works on each element of the list that is to say each row
           purrr::pmap_dbl(min)
         )
#>    x1 x2 x3 x4 x5 min_x2_x5
#> 1   2  3  0  1  1         1
#> 2   0  2  1  0  1         1
#> 3   0 NA  0 NA NA        NA
#> 4  NA  5  1  3  1         1
#> 5   0  3  3  0  3         3
#> 6   1  2  0  0  4         2
#> 7   1 NA NA NA NA        NA
#> 8  NA NA NA  0  3        NA
#> 9   0  4  0  0  3         3
#> 10  1  5  1  1  1         1

我不會在這里進一步解釋有關purrr信息，但在您的情況下效果很好

Answer 2

這有點棘手。 對於SE評估，您需要將操作作為字符串傳遞。

mycols <- '(x2,x5)'
f <- paste0('min',mycols)
df %>% rowwise() %>% mutate_(min = f)
df
# A tibble: 10 × 6
#      x1    x2    x3    x4    x5   min
#   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1      2     3     0     1     1     1
#2      0     2     1     0     1     1
#3      0    NA     0    NA    NA    NA
#4     NA     5     1     3     1     1
#5      0     3     3     0     3     3
#6      1     2     0     0     4     2
#7      1    NA    NA    NA    NA    NA
#8     NA    NA    NA     0     3    NA
#9      0     4     0     0     3     3
#10     1     5     1     1     1     1