添加多个列，使用多个变量进行转换答案

【问题标题】：Adding multiple columns, transforming with multiple variables添加多个列，使用多个变量进行转换
【发布时间】：2010-11-30 06:41:35
【问题描述】：

如何将多个变量的值相加？

如果我只有两个变量（列），我可以简单地去：

summation.variable <- variable1 + variable2

或者如果它都在一个数据框中：

transform(dataframe, summation.col = column1 + column2)

如果我有大约 10 个变量并且我不想像 col1+col2+col3+col4 那样键入每个变量，我该怎么做。更糟糕的是，我的列名称很长，有时我使用的确切列可能会改变。我有一个包含所有相关列名的字符向量，但不知道如何使用它。

以下是无用的，因为它将每行的每一列中的每个值相加，并为整个批次提供一个值。

sum(metrics)

【问题讨论】：

检查第2行变量的拼写

标签： r

【解决方案1】：

回复Farrel answer：

在RSeek for rowProd 我找到了两个包 - matrixStats 和 fUtilities。你可以看看他们。

第二种解决方案有点棘手。您可以创建自己的表达式并对其进行评估。

X <- structure(list(
    varA = c(0.98, 0.75, -0.56, -1.43, 0.65, -1.15, -1.52, 0.1, 0.06, 0.76),
    varB = c(-0.12, -0.6, 0.62, 0.9, -0.44, 0.37, 0.62, 0.76, -1.61, -0.26),
    varC = c(-0.5, -0.37, -0.43, -0.7, 0.83, -0.24, -0.57, 0.05, -1.31, 0.7),
    varD = c(-0.06, -0.11, 1.03, -1.76, -0.42, -1.21, -0.62, -1, -1.16, 2.13),
    varE = c(-1.96, 0.69, -1.85, -1.74, -1.47, 1.24, 0.29, -1.18, 0.89, 0.42),
    varF = c(0.29, -0.22, -1.29, 1.19, 0.38, -0.23, -0.5, -1.07, -1.83, 0.58),
    varG = c(0.59, -0.41, -1.37, 0.89, -0.75, 0.95, 0.95, -0.9, 0.71, -1.3)
  ),
  .Names = c("varA", "varB", "varC", "varD", "varE", "varF", "varG"),
  row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame"
)

metrics <- c("varB","varC","varF")

eval(
  parse( text = paste(metrics,collapse=" * ") ),
  envir = X
)

一些解释：

粘贴创建一个看起来像 varB * varC * varF 的字符串（折叠用于连接向量的元素）
解析是将文本转换为表达式
eval 与 envir=X 是在 X 内执行表达式

对于您的原始问题，您可以使用 collapse="+"。

编辑：如果您的变量不在 data.frame 中，那么没有 envir 的 eval 就足够了。

edit2：使用上述包中的 rowProds 的示例：

matrixStats::rowProds(as.matrix(X[,metrics])) # convert to a matrix is needed
fUtilities::rowProds(X[,metrics]) # without conversion

我在源代码中挖掘这个函数并且：

fUtilities 使用 apply，所以这与 apply(X,1,prod) 相同（这不是有效的解决方案）
matrixStats 很聪明，可以执行类似 exp(rowSums(log(X))) 的操作，因此应该更快。

速度测试：

Xm <- matrix(rnorm(50000*8),ncol=8)
Xd <- as.data.frame(Xm)

require(fUtilities)
require(matrixStats)
system.time( matrixStats::rowProds(as.matrix(Xd)) ) 
#   user  system elapsed 
#   0.08    0.02    0.09 
system.time( matrixStats::rowProds(Xm) )
#   user  system elapsed 
#   0.08    0.00    0.08 
system.time( fUtilities::rowProds(Xd) )
#   user  system elapsed 
#   0.52    0.00    0.52

即使转换为矩阵 matrixStats 版本也更快。

【讨论】：

图书馆（财富）；财富（106）
我想使用 do.call(f,as.list(X[,metrics])) 但我找不到像 f(a,b,c) = abc.顺便说一句，好评；）
prod() 做 a[1]*a[2]*...*a[n]*b[1]*b[2]*...*b[n]* c[1]*...*c[n] 所以这不是我需要的。
@Shane：我不同意。在对 rowProds 的帮助中，没有关于时间序列的内容，例如，有矩阵（以及适用于 data.frame 的函数）。
马雷克：谢谢。你是对的：它需要一个矩阵作为输入。

【解决方案2】：

有很多方法可以进行这种操作（即跨行或列应用函数），但正如 Eduardo 指出的，应用是最基本的：

tmp <- data.frame(a=1:2,b=3:4,d=5:6)
apply(tmp, 1, prod)

这是一个非常灵活的功能。例如，您可以通过此调用同时执行这两项操作：

apply(tmp, MARGIN=1, function(x) c(sum(x), prod(x)))

跨列执行相同的分析也很简单（MARGIN 参数描述您是使用行还是列）：

apply(tmp, MARGIN=2, function(x) c(sum(x), prod(x)))

【讨论】：

【解决方案3】：

我刚刚得到了答案。我知道我想要一些总和。我去 R 帮助查找“总和”。我在那里找到了它。答案是按照“colSums”链接到“rowSums”。因此，metrics 是相关列名的字符向量。以下行生成一个向量，其中所有数字都添加到每一行。

rowSums(data.frame[metrics])

如果一个人希望每个值都相乘，该怎么做？我没有看到 rowProducts。

【讨论】：

我想我会使用 apply 功能来做产品（或其他一些功能），检查 ?apply
rowSums 是 apply for summations 的更高效版本

【解决方案4】：

您想使用 rowSums（请参阅使用字符向量的索引。）

tmp <- data.frame(a=1:2,b=3:4,d=5:6)
rowSums(tmp[,c("a","d")])

或者，更一般地说，应用：

apply(tmp[,c("a","d")], 1, sum)

【讨论】：