使用 dplyr 计算行中值的数量 [英] Count number of values in row using dplyr

问题描述

这个问题应该有一个简单、优雅的解决方案，但我想不通，所以这里是:

This question should have a simple, elegant solution but I can't figure it out, so here it goes:

假设我有以下数据集，我想使用 dplyr 计算每行中存在的 2 的数量.

Let's say I have the following dataset and I want to count the number of 2s present in each row using dplyr.

set.seed(1)
ID <- LETTERS[1:5]
X1 <- sample(1:5, 5,T)
X2 <- sample(1:5, 5,T)
X3 <- sample(1:5, 5,T)

df <- data.frame(ID,X1,X2,X3)
library(dplyr)

现在，以下工作:

df %>%
  rowwise %>%
  mutate(numtwos = sum(c(X1,X2,X3) == 2))

但是如何避免输入所有列名?

But how do I avoid typing out all of the column names?

我知道没有 dplyr 这可能更容易做到，但更一般地说，我想知道如何使用 dplyr 的 mutate多列而不输入所有列名.

I know this is probably easier to do without dplyr, but more generally I want to know how I can use dplyr's mutate with multiple columns without typing out all the column names.

推荐答案

Try rowSums:

> set.seed(1)
> ID <- LETTERS[1:5]
> X1 <- sample(1:5, 5,T)
> X2 <- sample(1:5, 5,T)
> X3 <- sample(1:5, 5,T)
> df <- data.frame(ID,X1,X2,X3)
> df
  ID X1 X2 X3
1  A  2  5  2
2  B  2  5  1
3  C  3  4  4
4  D  5  4  2
5  E  2  1  4
> rowSums(df == 2)
[1] 2 1 0 1 1

或者，使用 dplyr:

> df %>% mutate(numtwos = rowSums(. == 2))
  ID X1 X2 X3 numtwos
1  A  2  5  2       2
2  B  2  5  1       1
3  C  3  4  4       0
4  D  5  4  2       1
5  E  2  1  4       1

这篇关于使用 dplyr 计算行中值的数量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！