对列向量进行逐行操作答案

【问题标题】：Make rowwise operations on a vector of columns对列向量进行逐行操作
【发布时间】：2020-03-16 11:53:41
【问题描述】：

我想了解如何获得在字符串向量中定义的一组列的逐行最小值，即如何使用以下输入获得以下输出：

输入：

t <- data.frame(x= c(1,2,3,4), y= c(2,3,4,5), z = c(4,5,6,7))
vars. <- c('x', 'y')

我的（不工作）建议：

t %>% rowwise %>% mutate(min_x_y = min(vars(vars.)))

输出应该是：

  x y z min_x_y
1 1 2 4       1
2 2 3 5       2
3 3 4 6       3
4 4 5 7       4

【问题讨论】：

除了将列名放在向量中的部分之外，this post 对逐行汇总统计有几个想法
查看dplyr 1.0 的新功能，其中包括across 功能。在最近的SO post 中也进行了讨论。

标签： r dplyr

【解决方案1】：

我们可以使用purrr中的pmap_dbl。

library(dplyr)
library(purrr)

t %>% mutate(min_x_y = pmap_dbl(select(., vars.), min))

#  x y z min_x_y
#1 1 2 4       1
#2 2 3 5       2
#3 3 4 6       3
#4 4 5 7       4

基本的 R 版本是

t$min_x_y <- do.call(pmin, t[vars.])

【讨论】：

【解决方案2】：

已经建议的方法的另一种替代方法是结合使用整洁的评估和pmin：

# convert character vector of variable names into symbols
vars. <- c('x', 'y') %>% dplyr::syms()

# use tidy evaluation to pass symbols to pmin inside a mutate call
t %>% 
  mutate(min_x_y = pmin(!!!vars.))
#>   x y z min_x_y
#> 1 1 2 4       1
#> 2 2 3 5       2
#> 3 3 4 6       3
#> 4 4 5 7       4

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以通过不同的方式做到这一点，一种是；

t <- data.frame(x= c(1,2,3,4), y= c(2,3,4,5), z = c(4,5,6,7))
vars. <- c('x', 'y')

t$min_x_Y=t(as.data.frame(t(t)) %>%
  summarise_all(funs(min)))

【讨论】：