r - 在 mutate() 中使用 Weighted.mean() 创建行加权平均值

Question

我正在努力创建一个新列，该列应构造为 X 和 Y 变量的行加权平均值。我想使用weighted.mean() 的原因是我需要na.rm 功能来实现我的目的。

我有数据框

library(tidyverse)
seed(2021)

df <- tibble(x = rnorm(10,0,5),
             y = rnorm(10,0,10))

我尝试像这样创建新列:

df <- df %>% mutate(z = weighted.mean(cbind(x,y),cbind(rep(c(0.2,0.8),10))))

但是，这会产生一行填充相同的常量，因此我似乎没有指定我需要按行操作。我希望得到指导 - 谢谢!

/F

Answer 1

试试这个方法

df <- tibble(x = rnorm(10,0,5),
             y = rnorm(10,0,10))

df$z <- df %>% 
  rowwise %>%
  do(data.frame(
    z = weighted.mean(
      x = c(.$x, .$y),
      w = c(.2, .8)
    )
  )) %>%
  ungroup %>%
  magrittr::use_series("z")

或

df %>% 
  mutate( z= df %>% 
            rowwise %>% 
            do(data.frame(
    z = weighted.mean(
      x = c(.$x, .$y),
      w = c(.2, .8)
    )
  )))
  

            x       y     z
    <dbl>   <dbl>   <dbl>
 1  0.176  -1.95   -1.52 
 2 -3.33   -6.88   -6.17 
 3 -4.08    0.827  -0.154
 4  0.609   1.68    1.47 
 5  0.327   8.06    6.51 
 6 -8.63   -2.12   -3.42 
 7 -4.68   -8.52   -7.76 
 8  6.49  -13.0    -9.07 
 9 -2.95  -25.4   -20.9  
10  2.78    5.36    4.85