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r - 如何将 transmute 与 grep 函数结合起来？

问题描述

我正在尝试找到一种方法来使用rowSums()现有数据框中的函数创建一个包含变量的新表。例如，调用了我现有的数据框'asn'，我想总结变量标题中包含“2011”的所有变量的每一行的值。我想要一个只包含一个名为的新表，asn_y2011其中包含使用包含“2011”的变量的每一行的总和

数据

structure(list(row = 1:3, south_2010 = c(1L, 5L, 7L), south_2011 = c(4L, 
0L, 4L), south_2012 = c(5L, 8L, 6L), north_2010 = c(3L, 4L, 1L
), north_2011 = c(2L, 6L, 0L), north_2012 = c(1L, 1L, 2L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))

现有的'asn'数据框如下所示

row south_2010 south_2011 south_2012 north_2010 north_2011 north_2012
  1      1           4         5          3          2          1
  2      5           0         8          4          6          1
  3      7           4         6          1          0          2

我正在尝试使用以下功能：

asn %>%   
   transmute(asn_y2011 = rowSums(, grep("2011")))

得到这样的东西

row    asn_y2011
 1         6
 2         6
 3         4

标签： rdplyr

解决方案

继续你的代码，grep()应该像这样工作：

library(dplyr)

asn %>%
  transmute(row, asn_y2011 = rowSums(.[grep("2011", names(.))]))

#   row asn_y2011
# 1   1         6
# 2   2         6
# 3   3         4

或者你可以使用整洁的选择c_across()：

asn %>%
  rowwise() %>% 
  transmute(row, asn_y2011 = sum(c_across(contains("2011")))) %>%
  ungroup()

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