对多组列求和答案

【问题标题】：Summing Multiple Groups of Columns对多组列求和
【发布时间】：2018-10-31 18:50:00
【问题描述】：

我的数据框包含图像分析的结果，其中列是图像中存在的特定类的比例，因此示例数据框 class_df 看起来像：

id    A    B    C    D    E    F
 1 0.20 0.30 0.10 0.15 0.25 0.00 
 2 0.05 0.10 0.05 0.30 0.10 0.40
 3 0.10 0.10 0.10 0.20 0.20 0.30

这些类中的每一个都属于一个功能组，我想创建新列，其中每个功能组的比例都是从类中计算出来的。映射示例class_fg

class         fg
    A          Z
    B          Z
    C          Z
    D          Y
    E          Y
    F          X

所需的结果将是（添加行以显示所需的新列）：

id    A    B    C    D    E    F |    X    Y    Z
 1 0.20 0.30 0.10 0.15 0.25 0.00 | 0.00 0.40 0.60
 2 0.05 0.10 0.05 0.30 0.10 0.40 | 0.40 0.40 0.20
 3 0.10 0.10 0.10 0.20 0.20 0.30 | 0.30 0.40 0.30

我可以一次使用一个功能组来完成

first_fg <- class_fg %>%
  filter(fg == "Z") %>%
  select(class) %>%
  unlist()

class_df <- class_df %>%
  mutate(Z = rowSums(select(., one_of(first_fg))))

当然有更好的方法来做到这一点，我可以计算每个功能组的行总和，而不必为每个组重复此代码？也许使用 purrr？

【问题讨论】：

是的，这称为聚合，然后是汇总。做class_fg %>% group_by(fg) %>% summarize(...your summary code goes here...)
抱歉@Ronak，已正确更新。 “标签”应该是“类”
@smci - 我不明白这将如何让我为 class_df 创建一个我真正想要总结的摘要？
你的代码很混乱，因为你从来没有命名你的 df. （是叫class_fg还是class_df？什么是class_df？）不管怎样，你想要的解决方案是whatever_your_df_is_actually_called %>% group_by(fg) %>% summarize(...your summary code goes here...)
我已更新以使示例更清晰。我正在处理一个非常大的数据集，我不确定我是否可以共享（并且在这里使用它作为示例会太大），所以希望改进的示例有所帮助。

标签： r group-by dplyr purrr summarization

【解决方案1】：

在列子集上使用rowSums 的另一个tidyverse 解决方案：

library(tidyverse)
class_fg %>%
  group_by(fg) %>% 
  summarize(list(rowSums(class_df[class]))) %>%
  spread(1,2) %>%
  unnest() %>%
  bind_cols(class_df, .)

#>   id    A   B    C    D    E   F   X   Y   Z
#> 1  1 0.20 0.3 0.10 0.15 0.25 0.0 0.0 0.4 0.6
#> 2  2 0.05 0.1 0.05 0.30 0.10 0.4 0.4 0.4 0.2
#> 3  3 0.10 0.1 0.10 0.20 0.20 0.3 0.3 0.4 0.3

或者为了代码高尔夫的荣耀：

x <- with(class_fg, tapply(class, fg, reformulate))
mutate(class_df, !!!map(x, ~as.list(.)[[2]]))
#>   id    A   B    C    D    E   F   X   Y   Z
#> 1  1 0.20 0.3 0.10 0.15 0.25 0.0 0.0 0.4 0.6
#> 2  2 0.05 0.1 0.05 0.30 0.10 0.4 0.4 0.4 0.2
#> 3  3 0.10 0.1 0.10 0.20 0.20 0.3 0.3 0.4 0.3

【讨论】：

【解决方案2】：

我通常的方法是坚持base R，只要数据集不会变得太大。在您的情况下，base R 解决方案将是：

class_df=as.data.frame(
  c(class_df,
    lapply(split(class_fg,class_fg$fg),
           function(x) rowSums(class_df[,x$class,drop=FALSE]))))
class_df
#  id    A   B    C    D    E   F   X   Y   Z
#1  1 0.20 0.3 0.10 0.15 0.25 0.0 0.0 0.4 0.6
#2  2 0.05 0.1 0.05 0.30 0.10 0.4 0.4 0.4 0.2
#3  3 0.10 0.1 0.10 0.20 0.20 0.3 0.3 0.4 0.3

如果数据集太大，我使用data.table。 data.table 解决您的问题：

library(data.table)

class_dt=data.table(class_df)
grps=split(class_fg,class_fg$fg)

for (g in grps) class_dt[,c(g$fg[1]):=rowSums(.SD),.SDcols=g$class,]
class_dt
#   id    A   B    C    D    E   F   X   Y   Z
#1:  1 0.20 0.3 0.10 0.15 0.25 0.0 0.0 0.4 0.6
#2:  2 0.05 0.1 0.05 0.30 0.10 0.4 0.4 0.4 0.2
#3:  3 0.10 0.1 0.10 0.20 0.20 0.3 0.3 0.4 0.3

【讨论】：

【解决方案3】：

另一个选项，连同已经贡献的工作解决方案，将使用quasiquotation 使用 rlang 包构建表达式以计算每个中的总和组。

library(tidyverse)

首先，定义一个辅助函数来对向量进行元素求和：

psum <- function(...) reduce(list(...), `+`)

从class_fg 中提取分组到一个列表中，然后我们可以构造计算每组总和的表达式列表：

sum_exprs <- with(class_fg, split(class, fg)) %>% 
  map(~ rlang::expr(psum(!!!rlang::syms(.x))))

sum_exprs
#> $X
#> psum(F)
#> 
#> $Y
#> psum(D, E)
#> 
#> $Z
#> psum(A, B, C)

准备好表达式列表后，我们可以将"bang-bang-bang" (!!!) 与mutate 一起放入数据中：

class_df %>%
  mutate(!!!sum_exprs)
#>   id    A   B    C    D    E   F   X   Y   Z
#> 1  1 0.20 0.3 0.10 0.15 0.25 0.0 0.0 0.4 0.6
#> 2  2 0.05 0.1 0.05 0.30 0.10 0.4 0.4 0.4 0.2
#> 3  3 0.10 0.1 0.10 0.20 0.20 0.3 0.3 0.4 0.3

（我使用@MKR 在他的回答中提供的代码来创建数据）。

由reprex package (v0.2.0) 于 2018 年 5 月 22 日创建。

【讨论】：

想说声谢谢，因为将所有这些答案添加到一个小型示例库中，这样我以后可以更加灵活。

【解决方案4】：

处理长格式数据总是更容易。因此，使用tidyr:gather 将class_df 更改为长格式并加入class_fg。对您的数据执行长格式分析。最后，以宽格式展开以匹配预期结果。

library(tidyverse)

class_df %>% gather(key, value, -id) %>% 
  inner_join(class_fg, by=c("key" = "class")) %>%
  group_by(id, fg) %>%
  summarise(value = sum(value)) %>%
  spread(fg, value) %>%
  inner_join(class_df, by="id") %>% as.data.frame()

#   id   X   Y   Z    A   B    C    D    E   F
# 1  1 0.0 0.4 0.6 0.20 0.3 0.10 0.15 0.25 0.0
# 2  2 0.4 0.4 0.2 0.05 0.1 0.05 0.30 0.10 0.4
# 3  3 0.3 0.4 0.3 0.10 0.1 0.10 0.20 0.20 0.3

数据：

class_fg <- read.table(text = 
"class         fg
                 A          Z
                 B          Z
                 C          Z
                 D          Y
                 E          Y
                 F          X",
header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

class_df  <- read.table(text = 
"id    A    B    C    D    E    F
1 0.20 0.30 0.10 0.15 0.25 0.00 
2 0.05 0.10 0.05 0.30 0.10 0.40
3 0.10 0.10 0.10 0.20 0.20 0.30",
header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

【讨论】：

想说声谢谢，因为将所有这些答案添加到一个小型示例库中，这样我以后可以更加灵活。

【解决方案5】：

我们可以split 'class_df' by 'class'，循环通过list 元素和map，select 'class_df' 的列并得到rowSums

library(tidyverse)
class_fg %>%
    split(.$fg) %>% 
    map_df(~ class_df %>%
                select(one_of(.x$class)) %>% 
                rowSums) %>%
    bind_cols(class_df, .)
#  id    A   B    C    D    E   F   X   Y   Z
#1  1 0.20 0.3 0.10 0.15 0.25 0.0 0.0 0.4 0.6
#2  2 0.05 0.1 0.05 0.30 0.10 0.4 0.4 0.4 0.2
#3  3 0.10 0.1 0.10 0.20 0.20 0.3 0.3 0.4 0.3

或者通过nesting 进行分组，然后通过mapping 对list 元素进行rowSums

class_fg %>% 
   group_by(fg) %>%
   nest %>%
   mutate(out = map(data, ~  class_df %>%
                               select(one_of(.x$class)) %>% 
                               rowSums)) %>% 
   select(-data)  %>%
   unnest %>% 
   unstack(., out ~ fg) %>% 
   bind_cols(class_df, .)

【讨论】：

谢谢，我有这样的感觉，用这样的单一语句是可能的。我仍在学习如何有效嵌套而不立即求助于创建长格式表。