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r - R中长格式数据框中的多变量函数

问题描述

为宽格式数据帧计算多个变量的函数非常熟悉：

library(tidyverse)
df <- tibble(t = 1:3, b = 11:13, c = 21:23) 
df <- df %>% mutate(d = b + c) # or base R: df$d <- df$b + df$c

当数据帧是长格式时呢？例如

df <- df %>% pivot_longer(-t, names_to = "variable", values_to = "value")

在这种长格式中，您可以想象首先执行相同的操作group_by(t)，然后为每个组计算一个 d 值，即该组的 variable=b 值加上该组的 variable=c 值。这可能吗？人们可能会想到类似的东西，summarise(d = b + c)但它需要宽格式。
注意，我的真实示例有两个以上的列 b 和 c，我想将它们放入定义的函数中，而不仅仅是添加它们。我的工作解决方案是将一个巨大的数据框从长旋转到宽，调用我的多变量函数来定义一个新列，然后旋转回长。
编辑：为了使现实世界的例子更明确，我需要调用一个定义的函数，它以不同的方式处理它的参数，不像sum. 例如

my.func <- function(b, c) { b^c }

如何通过将此函数应用于与 t 的相同值相关联的 b 和 c 的值来计算变量 d？

标签： rdplyr

解决方案

我们可以做sum而不是+

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% 
    group_by(t) %>% 
    summarise(d =sum(value[variable %in% c('b', 'c')]))

如果是应用my.func，我们需要提取对应 'b', 'c' 的值

df %>% 
    group_by(t)  %>%
    mutate(new = my.func(value[variable == 'b'], value[variable == 'c']))

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