我有一个像这样的data.frame（真正的数据集有更多的行和列）
set.seed(15)
dd <- data.frame(id=letters[1:4], matrix(runif(5*4), nrow=4))
# id X1 X2 X3 X4 X5
# 1 a 0.6021140 0.3670719 0.6872308 0.5090904 0.4474437
# 2 b 0.1950439 0.9888592 0.8314290 0.7066286 0.9646670
# 3 c 0.9664587 0.8151934 0.1046694 0.8623137 0.1411871
# 4 d 0.6509055 0.2539684 0.6461509 0.8417851 0.7767125
我希望能够编写一个dplyr语句，我可以在其中选择列的子集并对其进行修改。 （我正在尝试做类似于在data.table中使用.SDcols的东西）。
对于一个简化的例子，这里是我希望能够编写的函数，用于为保持所有其他列的偶数“X”列的和和平均值添加列。使用基数R的期望输出是
(cols<-paste0("X", c(2,4)))
# [1] "X2" "X4"
cbind(dd,evensum=rowSums(dd[,cols]),evenmean=rowMeans(dd[,cols]))
# id X1 X2 X3 X4 X5 evensum evenmean
# 1 a 0.6021140 0.3670719 0.6872308 0.5090904 0.4474437 0.8761623 0.4380811
# 2 b 0.1950439 0.9888592 0.8314290 0.7066286 0.9646670 1.6954878 0.8477439
# 3 c 0.9664587 0.8151934 0.1046694 0.8623137 0.1411871 1.6775071 0.8387535
# 4 d 0.6509055 0.2539684 0.6461509 0.8417851 0.7767125 1.0957535 0.5478768
但我想用类似dplyr的链来做同样的事情。在一般情况下，我希望能够使用任何select()的辅助函数，如starts_with，ends_with，matches等，以及任何函数。这是我尝试过的
library(dplyr)
partial_mutate1 <- function(x, colspec, ...) {
select_(x, .dots=list(lazyeval::lazy(colspec))) %>%
transmute_(.dots=lazyeval::lazy_dots(...)) %>%
cbind(x,.)
}
dd %>% partial_mutate1(num_range("X", c(2,4)),
evensum=rowSums(.), evenmean=rowMeans(.))
但是，这会引发错误
Error in rowSums(.) : 'x' must be numeric
这似乎是因为.似乎是指整个date.frame而不是选定的子集。 （与rowSums(dd)相同的错误）。但请注意，这会产生所需的输出
partial_mutate2 <- function(x, colspec) {
select_(x, .dots=list(lazyeval::lazy(colspec))) %>%
transmute(evensum=rowSums(.), evenmean=rowMeans(.)) %>%
cbind(x,.)
}
dd %>% partial_mutate2(seq(2,ncol(dd),2))
我猜这是某种环境问题？有关如何将参数传递给partial_mutate1的任何建议，以便.将正确地从“select（） - ed”数据集中获取值？
我是否遗漏了某些内容，或者是否按预期工作：
cols <- paste0("X", c(2,4))
dd %>% mutate(evensum = rowSums(.[cols]), evenmean = rowMeans(.[cols]))
# id X1 X2 X3 X4 X5 evensum evenmean
#1 a 0.6021140 0.3670719 0.6872308 0.5090904 0.4474437 0.8761623 0.4380811
#2 b 0.1950439 0.9888592 0.8314290 0.7066286 0.9646670 1.6954878 0.8477439
#3 c 0.9664587 0.8151934 0.1046694 0.8623137 0.1411871 1.6775071 0.8387535
#4 d 0.6509055 0.2539684 0.6461509 0.8417851 0.7767125 1.0957535 0.5478768
或者您是否专门寻找自定义功能来执行此操作？
不完全是你想要的，但如果你想在管道内做，你可以在select中明确使用mutate，如下所示：
dd %>% mutate(xy = select(., num_range("X", c(2,4))) %>% rowSums)
# id X1 X2 X3 X4 X5 xy
#1 a 0.6021140 0.3670719 0.6872308 0.5090904 0.4474437 0.8761623
#2 b 0.1950439 0.9888592 0.8314290 0.7066286 0.9646670 1.6954878
#3 c 0.9664587 0.8151934 0.1046694 0.8623137 0.1411871 1.6775071
#4 d 0.6509055 0.2539684 0.6461509 0.8417851 0.7767125 1.0957535
但是，如果要应用多个函数，则会更复杂一些。您可以使用辅助函数（..未经过彻底测试..）：
f <- function(x, ...) {
n <- nrow(x)
x <- lapply(list(...), function(y) if (length(y) == 1L) rep(y, n) else y)
matrix(unlist(x), nrow = n, byrow = FALSE)
}
然后像这样应用它：
dd %>% mutate(xy = select(., num_range("X", c(2,4))) %>% f(., rowSums(.), max(.)))
# id X1 X2 X3 X4 X5 xy.1 xy.2
#1 a 0.6021140 0.3670719 0.6872308 0.5090904 0.4474437 0.8761623 0.9888592
#2 b 0.1950439 0.9888592 0.8314290 0.7066286 0.9646670 1.6954878 0.9888592
#3 c 0.9664587 0.8151934 0.1046694 0.8623137 0.1411871 1.6775071 0.9888592
#4 d 0.6509055 0.2539684 0.6461509 0.8417851 0.7767125 1.0957535 0.9888592
使用dplyr的多列不可知方法：
dd %>%
select(-id) %>%
mutate(evensum = rowSums(.[,1:length(.[1,])%%2==0]),
evenmean = rowMeans(.[,1:length(.[1,])%%2==0])) %>%
cbind(id=dd[,1],.)
id X1 X2 X3 X4 X5 evensum evenmean
1 a 0.6021140 0.3670719 0.6872308 0.5090904 0.4474437 0.8761623 0.4380812
2 b 0.1950439 0.9888592 0.8314290 0.7066286 0.9646670 1.6954878 0.8477439
3 c 0.9664587 0.8151934 0.1046694 0.8623137 0.1411871 1.6775071 0.8387535
4 d 0.6509055 0.2539684 0.6461509 0.8417851 0.7767125 1.0957535 0.5478767
tidyr::nest()理解与dplyr::select()相同的选择器语法，因此一种方法是将感兴趣的列合并到单个数据帧列中，在该数据帧列上执行必要的操作，并且不需要返回平面数据帧：
library( tidyverse )
dd %>% nest( X2, X4, .key="Slice" ) %>%
mutate( evensum = map(Slice, rowSums),
evenmean = map(Slice, rowMeans),
evensd = map(Slice, pmap_dbl, lift_vd(sd)) ) %>%
unnest
# id X1 X3 X5 evensum evenmean evensd X2 X4
# 1 a 0.602 0.687 0.447 0.876 0.438 0.100 0.367 0.509
# 2 b 0.195 0.831 0.965 1.70 0.848 0.200 0.989 0.707
# 3 c 0.966 0.105 0.141 1.68 0.839 0.0333 0.815 0.862
# 4 d 0.651 0.646 0.777 1.10 0.548 0.416 0.254 0.842
由于数据帧基本上是列表，因此这种方法自然适用于使用sd函数族将任意函数（例如上面的purrr::pmap()）应用于任意一组列。
旁注：由于sd适用于矢量，我们使用purrr::lift_vd将其界面转换为适合pmap：
sd( c(0.367, 0.509) ) # 0.100
lift_vd(sd)( 0.367, .509 ) # 0.100
在较新版本的dplyr中，您可以使用新的mutate_at()
功能
mutate_at(dd, vars(starts_with("X")), somefunction)