僅使用dplyr選擇器跨幾列對值進行突變

Question

我想在不離開dplyr管道的情況下為數據框內的幾列計算sd。 在過去，我默認情況下以r為基數。 我一直無法在這里找到有效的解決方案。

這可能有助於提供一些上下文。 這是我驗證調查數據的過程。 我們測量矩陣問題的標准差，以識別直線。 跨列的sd為零表示一條直線。 過去，我在基數R中對此進行了如下計算：

apply(x, 1, sd)

我知道必須在dplyr管道中執行此操作。 我在mutate_at嘗試了多個選項，包括pmap和各種方法。 這是我最近的嘗試：

library(tidyverse)

set.seed(858465)
scale_points <- c(1:5)
q1 <- sample(scale_points, replace = TRUE, size = 100)
q2 <- sample(scale_points, replace = TRUE, size = 100)
q3 <- sample(scale_points, replace = TRUE, size = 100)


digits = 0:9
createRandString<- function() {
  v = c(sample(LETTERS, 5, replace = TRUE),
        sample(digits, 4, replace = TRUE),
        sample(LETTERS, 1, replace = TRUE))
  return(paste0(v,collapse = ""))
}

s_data <- tibble::tibble(resp_id = 100)
for(i in c(1:100)) {
  s_data[i,1] <- createRandString()
}

s_data <- bind_cols(s_data, q1 = q1, q2 = q2, q3 = q3)

s_data %>% mutate(vars(starts_with("q"), ~sd(.)))

在理想情況下，我會將resp_id變量保留在輸出中，以便可以使用過濾器生成報告來標識sd == 0的響應者ID。

任何幫助是極大的贊賞！

Answer 1

如果我們需要逐行sd，

library(tidyverse)
s_data %>% 
   mutate(sdQs =  select(., starts_with("q")) %>% 
                           pmap_dbl(~ sd(c(...)))) %>% 
   filter(sdQs == 0)
# A tibble: 9 x 5
#  resp_id       q1    q2    q3  sdQs
#  <chr>      <int> <int> <int> <dbl>
#1 JORTY8990R     3     3     3     0
#2 TFYAF4729I     5     5     5     0
#3 VPUYC0789H     4     4     4     0
#4 LHAPM6293X     1     1     1     0
#5 FZQRQ8530P     3     3     3     0
#6 TKTJU3757T     5     5     5     0
#7 AYVHO1309H     4     4     4     0
#8 BBPTZ4822E     5     5     5     0
#9 NGLXT1705B     3     3     3     0

---

或者另一種選擇是rowSds從matrixStats

library(matrixStats)
s_data %>% 
    mutate(sdQs = rowSds(as.matrix(.[startsWith(names(.), "q")])))