变异 rowSums 排除一列答案

【问题标题】：mutate rowSums exclude one column变异 rowSums 排除一列
【发布时间】：2015-05-06 18:44:00
【问题描述】：

我有一个这样的数据框

> df
Source: local data frame [4 x 4]

      a x y z
1 name1 1 1 1
2 name2 1 1 1
3 name3 1 1 1
4 name4 1 1 1

想要通过添加列 x、y 和 z 来改变它（可以有更多的数字列）。尝试按如下方式排除“a”列是行不通的。

dft <- df %>% mutate(funs(total = rowSums(.)), -a)
Error: not compatible with STRSXP

这也会产生错误：

dft <- df %>% mutate(total = rowSums(.), -a)
Error in rowSums(.) : 'x' must be numeric

什么是正确的方法？

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

如果您想在结果中保留非数字列，您可以这样做：

dat %>% mutate(total=rowSums(.[, sapply(., is.numeric)]))

更新：现在dplyr 有scoped versions 的标准动词，这里有另一种选择：

dat %>% mutate(total=rowSums(select_if(., is.numeric)))

更新 2： 使用 dplyr 1.0，上述方法仍然有效，但您也可以通过组合 rowwise 和 c_across 来进行行求和：

iris %>% 
  rowwise %>% 
  mutate(row.sum = sum(c_across(where(is.numeric))))

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在对 rowSums() 的调用中使用带有 select() 的丰富选择器

df %>% transmute(a, total = rowSums(select(., -a)))

【讨论】：

【解决方案3】：

这应该可行：

#dummy data    
df <- read.table(text="a x y z

1 name1 1 1 1
2 name2 1 1 1
3 name3 1 1 1
4 name4 1 1 1",header=TRUE)

library(dplyr)

df %>% select(-a) %>% mutate(total=rowSums(.))

首先排除文本列 - a，然后对剩余的数字列执行 rowSums。

【讨论】：

我试过了，但结果数据框错过了 a 列。我想保留它。添加回来是唯一的选择吗？
@user3949008 查看 eipi10 的答案，其中保留了 a 列。