[英]Applying function to every row using a range of columns (R)
我的數據包含連續的列V1-V1998,而在這些列的任一側都有其他列。 我想計算此1998列范圍內的行的偏度。
這是我嘗試的代碼:
ND2a <- NoDup2 %>%
rowwise() %>%
mutate(skew2 = skewness(V1:V1998))
這將創建一個名為skew2的新列,但是不會計算偏斜度,而是用“ NaN”填充該列。 有誰知道為什么會這樣嗎?
我正在使用“時刻”包中的偏度。
我的數據看起來像這樣
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
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)
這樣,我們就可以計算給定數據集中所有列的每一行的偏斜度。
我會嘗試,但要取決於您以后要做什么。
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
數據,因為它是一個更可重現的示例。 這個想法是gather
數據。 然后進行分組和計算。 之后,您可以再次spread
數據。 要獲取每行的偏斜度,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
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