使用dplyr在列选择列上添加列 [英] add column with row wise mean over selected columns using dplyr

问题描述

我有一个数据框，其中包含几个在不同时间点测量的变量（例如， test1_tp1 ， test1_tp2 ， test1_tp3 ， test2_tp1 ， test2_tp2 ，... ）

我正在尝试使用 dplyr 向计算行的数据框添加一个新列明智的意思是选择这些列（例如，对于 test1 的所有时间点的意思）。

1. 即使使用用于计算明确命名列的平均值的语法，我也很难。没有成功的尝试是：

data％>％...％>％mutate test1_mean = mean（test1_tp1，test1_tp2，test1_tp3，na.rm = TRUE）

<我还想使用正则表达式/通配符来选择列名称，所以像

data％> ;％...％>％mutate（test1_mean = mean（matches（test1 _。*），na.rm = TRUE）

解决方案

您可以使用 starts_with 选择某个字符串

  data％>％
 mutate（test1 = select（。，starts_with（test1_ ））％>％
 rowMeans（na.rm = TRUE））
  

I have a data frame which contains several variables which got measured at different time points (e.g., test1_tp1, test1_tp2, test1_tp3, test2_tp1, test2_tp2,...).

I am now trying to use dplyr to add a new column to a data frame that calculates the row wise mean over a selection of these columns (e.g., mean over all time points for test1).

1. I struggle even with the syntax for calculating the mean over explicitly named columns. What I tried without success was:

data %>% ... %>% mutate(test1_mean = mean(test1_tp1, test1_tp2, test1_tp3, na.rm = TRUE)

2. I would further like to use regex/wildcards to select the column names, so something like

data %>% ... %>% mutate(test1_mean = mean(matches("test1_.*"), na.rm = TRUE)

解决方案

You can use starts_with inside select to find all columns starting with a certain string.

data %>%
  mutate(test1 = select(., starts_with("test1_")) %>%
           rowMeans(na.rm = TRUE))

这篇关于使用dplyr在列选择列上添加列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！