何時操作復雜性需要dplyr rowwise？

Question

根據文檔 ，dplyr rowwise運算符可用於“支持需要應用於每一行的任意復雜操作”。 我發現這有點模糊。 例如，添加似乎沒有達到行級所需的復雜程度：

df <- data.frame( a =  c(1,2,3,4), b = c(5,6,7,8)) 
df %>% 
  mutate(
    c = a+b,
  )

  a b  c
1 1 5  6
2 2 6  8
3 3 7 10
4 4 8 12

但是一個非常相似的功能， sum 。 例如：

df %>%
  mutate(
    d = sum(a,b)
  ) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    e = sum(a,b)
  )

  a b  d  e
1 1 5 36  6
2 2 6 36  8
3 3 7 36 10
4 4 8 36 12

我的問題是，什么時候我們需要在dplyr操作過程中使用rowwise ？ 任何時候操作都不是基本算術操作，或者是否存在一些其他規則，以便操作何時自動將其輸入視為逐行與列方式？

Answer 1

我認為簡短的答案是sum ， max不是“vectorised”，它接受多個向量並給你匯總的答案，有點奇怪。 我通常嘗試使用不需要rowwise函數，因為它很慢，並且出錯的風險很高。 您的簡單案例的解決方案可能是：

library(hablar)
library(dplyr)

df <- data.frame( a =  c(1,2,3,4), b = c(5,6,7,8)) 

df %>% mutate(c = row_sum(a:b))