r - 对具有由该行中的另一个值指定的动态列范围的行求和

Question

我正在处理一年中几个月的一组二进制数据，类似于下面的示例标题，但有数万行。我正在尝试向现有表添加一列，该列对列 Month 指定的月份之间的每一行进行求和。最后一个月 Dec 。例如，我将对列 Nov:Dec 求和= 0 表示第一行，May:Dec = 8 表示第二个，Jan:Dec = 11 代表最后一个，依此类推

library(tidyverse)

df <- tribble(
  ~Jan,~Feb,~Mar,~Apr,~May,~Jun,~Jul,~Aug,~Sep,~Oct,~Nov,~Dec,~Month,~Expected,
  1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,"Nov",0,
  0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,"May",8,
  0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,"Aug",5,
  0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,"Jan",9,
  0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,"Dec",1,
  0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,"May",7,
  0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,"Jun",6,
  0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,"Jul",5,
  0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,"Feb",4,
  0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,"Oct",3,
  0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,"Mar",2,
  1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,"Jan",11,
)

我尝试使用mutate()和sum()以行方式运行函数，具有基于每个相应行的月份值的动态列范围 n() 。但是，仅使用月份(11 月)的第一行值 - 因此，我得到列范围 Nov:Dec 的总和，而不是使用 df 中显示的“预期”总和创建新列。对于每一行。

test <- df |> 
  rowwise() |> 
  mutate(
    Actual = sum(c_across(df$Month[n()]:Dec))
  )

> test
# A tibble: 12 × 15
# Rowwise: 
     Jan   Feb   Mar   Apr   May   Jun   Jul   Aug   Sep   Oct   Nov   Dec Month Expected Actual
   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>    <dbl>  <dbl>
 1     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0 Nov          0      0
 2     0     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1 May          8      2
 3     0     0     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1 Aug          5      2
 4     0     0     0     1     1     1     1     1     1     1     1     1 Jan          9      2
 5     0     0     0     0     1     1     1     1     1     1     1     1 Dec          1      2
 6     0     0     0     0     0     1     1     1     1     1     1     1 May          7      2
 7     0     0     0     0     0     0     1     1     1     1     1     1 Jun          6      2
 8     0     0     0     0     0     0     0     1     1     1     1     1 Jul          5      2
 9     0     0     0     0     0     0     0     0     1     1     1     1 Feb          4      2
10     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     1     1 Oct          3      2
11     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     1 Mar          2      2
12     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     0 Jan         11      1

我已经审阅了其他具有类似目标(尽管不同)的帖子( 1 、 2 、 3 )，但我仍在努力寻找解决方案。任何帮助或建议将不胜感激!

Answer 1

您可以将Month转换为有序因子，并对名称大于或等于Month的列进行行求和。

library(dplyr)

df %>%
  mutate(Month = ordered(Month, levels = month.abb),
         Result = rowSums(across(Jan:Dec, ~ ifelse(cur_column() >= Month, .x, 0))))

# # A tibble: 12 × 15
#      Jan   Feb   Mar   Apr   May   Jun   Jul   Aug   Sep   Oct   Nov   Dec Month Expected Result
#    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <ord>    <dbl>  <dbl>
#  1     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0 Nov          0      0
#  2     0     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1 May          8      8
#  3     0     0     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1 Aug          5      5
#  4     0     0     0     1     1     1     1     1     1     1     1     1 Jan          9      9
#  5     0     0     0     0     1     1     1     1     1     1     1     1 Dec          1      1
#  6     0     0     0     0     0     1     1     1     1     1     1     1 May          7      7
#  7     0     0     0     0     0     0     1     1     1     1     1     1 Jun          6      6
#  8     0     0     0     0     0     0     0     1     1     1     1     1 Jul          5      5
#  9     0     0     0     0     0     0     0     0     1     1     1     1 Feb          4      4
# 10     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     1     1 Oct          3      3
# 11     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     1 Mar          2      2
# 12     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     0 Jan         11     11

注意: 此处必须使用 ordered() 而不是 factor()，因为 >= 不是对于普通因素有意义。

---