dplyr mutate rowSums计算或自定义函数 [英] dplyr mutate rowSums calculations or custom functions

问题描述

我正在尝试从排序计算中变换一个新变量，
表示 rowSums 如下

I'm trying to mutate a new variable from sort of row calculation, say rowSums as below

iris %>% 
  mutate_(sumVar = 
            iris %>% 
            select(Sepal.Length:Petal.Width) %>%
            rowSums)

结果是sumVar被截断为第一个值（10.2）：

the result is that "sumVar" is truncated to its first value(10.2):

Source: local data frame [150 x 6]
Groups: <by row>

   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species sumVar
1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa   10.2
2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa   10.2
3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa   10.2
4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa   10.2
5           5.0         3.6          1.4         0.2  setosa   10.2
6           5.4         3.9          1.7         0.4  setosa   10.2
..
Warning message:
Truncating vector to length 1 

应该是 rowwise 应用？或者在这些计算中使用什么正确的动词。

Should it be rowwise applied? Or what's the right verb to use in these kind of calculations.

编辑：

更具体地说，有没有办法通过 dplyr 实现内联定制功能？

More specifically, is there any way to realize the inline custom function with dplyr?

我想知道如果可能的话，请执行以下操作：

I'm wondering if it is possible do something like:

iris %>% 
  mutate(sumVar = colsum_function(Sepal.Length:Petal.Width))

推荐答案

解决方法，但可以使用

iris %>% mutate(sumVar = rowSums(.[1:4]))

这篇关于dplyr mutate rowSums计算或自定义函数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！