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dplyr中的行操作
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在tidyverse中，整洁数据一般都是每一行是一个观测，每一列是一个变量，基本上所有操作都是基于整洁的数据进行的，都是对某列做什么操作。但有时候我们也需要对某行做一些操作，dplyr中现在提供了rowwise()函数快速执行对行的操作。
简介
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
“
rowwise()和group_by()很像，本身不做任何操作，但是使用了rowwise之后，再和mutate()等函数连用时，就会变成按照行进行操作！
df <- tibble(x = 1:2, y = 3:4, z = 5:6)
df %>% rowwise()
## # A tibble: 2 × 3
## # Rowwise:
## x y z
## <int> <int> <int>
## 1 1 3 5
## 2 2 4 6
假如你想分别计算每行的均值（只是一个例子），不使用rowwise()函数，得到的结果是所有数据的均值，很明显不是想要的：
df %>% mutate(m = mean(c(x, y, z)))
## # A tibble: 2 × 4
## x y z m
## <int> <int> <int> <dbl>
## 1 1 3 5 3.5
## 2 2 4 6 3.5
使用rowwise()之后，神奇的事情发生了，变成了按行操作！
df %>% rowwise() %>% mutate(m = mean(c(x, y, z)))
## # A tibble: 2 × 4
## # Rowwise:
## x y z m
## <int> <int> <int> <dbl>
## 1 1 3 5 3
## 2 2 4 6 4
df <- tibble(name = c("Mara", "Hadley"), x = 1:2, y = 3:4, z = 5:6)
df
## # A tibble: 2 × 4
## name x y z
## <chr> <int> <int> <int>
## 1 Mara 1 3 5
## 2 Hadley 2 4 6
按照行计算均值：
df %>%
rowwise() %>%
summarise(m = mean(c(x, y, z)))
## # A tibble: 2 × 1
## m
## <dbl>
## 1 3
## 2 4
根据name这一列按照行计算均值：
df %>%
rowwise(name) %>% # 相当于按照name分组
summarise(m = mean(c(x, y, z)))
## `summarise()` has grouped output by 'name'. You can override using
## the `.groups` argument.
## # A tibble: 2 × 2
## # Groups: name [2]
## name m
## <chr> <dbl>
## 1 Mara 3
## 2 Hadley 4
rowwise()可以看做是group_by()的特殊形式，本身也是对数据先进行聚合操作，所以如果要解除聚合，也要使用ungroup()函数。
对行进行汇总统计
df <- tibble(id = 1:6, w = 10:15, x = 20:25, y = 30:35, z = 40:45)
df
## # A tibble: 6 × 5
## id w x y z
## <int> <int> <int> <int> <int>
## 1 1 10 20 30 40
## 2 2 11 21 31 41
## 3 3 12 22 32 42
## 4 4 13 23 33 43
## 5 5 14 24 34 44
## 6 6 15 25 35 45
接下来要进行按行操作了！
rf <- df %>% rowwise(id)
计算加和：
rf %>% mutate(total = sum(c(w, x, y, z)))
## # A tibble: 6 × 6
## # Rowwise: id
## id w x y z total
## <int> <int> <int> <int> <int> <int>
## 1 1 10 20 30 40 100
## 2 2 11 21 31 41 104
## 3 3 12 22 32 42 108
## 4 4 13 23 33 43 112
## 5 5 14 24 34 44 116
## 6 6 15 25 35 45 120
rf %>% summarise(total = sum(c(w, x, y, z)))
## `summarise()` has grouped output by 'id'. You can override using the
## `.groups` argument.
## # A tibble: 6 × 2
## # Groups: id [6]
## id total
## <int> <int>
## 1 1 100
## 2 2 104
## 3 3 108
## 4 4 112
## 5 5 116
## 6 6 120
across也有行的形式，那就是c_across，帮助你快速选择多列数据：
rf %>% mutate(total = sum(c_across(w:z)))
## # A tibble: 6 × 6
## # Rowwise: id
## id w x y z total
## <int> <int> <int> <int> <int> <int>
## 1 1 10 20 30 40 100
## 2 2 11 21 31 41 104
## 3 3 12 22 32 42 108
## 4 4 13 23 33 43 112
## 5 5 14 24 34 44 116
## 6 6 15 25 35 45 120
也可以和where连用：
rf %>% mutate(total = sum(c_across(where(is.numeric))))
## # A tibble: 6 × 6
## # Rowwise: id
## id w x y z total
## <int> <int> <int> <int> <int> <int>
## 1 1 10 20 30 40 100
## 2 2 11 21 31 41 104
## 3 3 12 22 32 42 108
## 4 4 13 23 33 43 112
## 5 5 14 24 34 44 116
## 6 6 15 25 35 45 120
可以和列操作联合使用：
rf %>%
mutate(total = sum(c_across(w:z))) %>%
ungroup() %>% # 先解除行操作
mutate(across(w:z, ~ . / total))
## # A tibble: 6 × 6
## id w x y z total
## <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
## 1 1 0.1 0.2 0.3 0.4 100
## 2 2 0.106 0.202 0.298 0.394 104
## 3 3 0.111 0.204 0.296 0.389 108
## 4 4 0.116 0.205 0.295 0.384 112
## 5 5 0.121 0.207 0.293 0.379 116
## 6 6 0.125 0.208 0.292 0.375 120
可以和``rowSums()函数和rowMeans()`等函数联合使用。
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