r - 如何使用 dplyr 基于行数据生成新列？

Question

我想向基于行计算的数据框添加一个新列。假设我有一个这样的数据框:

x <-as.data.frame(matrix(1:10, 5, 2))

  V1 V2
1  1  6
2  2  7
3  3  8
4  4  9
5  5 10

如果我想做一些 rowwise 操作来生成一个新列，我可以使用 rowwise() 和 do() 来完成。例如:

y <- rowwise(x) %>% do (foo = .$V1 * .$V2)

我什至可以将其附加到现有的数据框中:

y <- rowwise(x) %>% bind_cols(do (., foo = .$V1 * .$V2))

这一切都有效，但结果并不完全是我想要的。 y$foo 中的值是列表，而不是数字。

  V1 V2 foo
1  1  6   6
2  2  7  14
3  3  8  24
4  4  9  36
5  5 10  50

看起来正确，但事实并非如此。

class(y$foo)
[1] "list"

所以，两个问题:

有没有办法让结果变成数字而不是列表？

有没有更好的方法来解决这个问题？

更新:
这更接近我想要做的事情。鉴于此功能:

pts <- 11:20
z <- function(x1, x2) {
  min(x1*x2*pts)
}

这不会产生我所期望的:

y <- x %>% mutate(foo = z(V1, V2))
  V1 V2 foo
1  1  6  66
2  2  7  66
3  3  8  66
4  4  9  66
5  5 10  66

虽然这样做:

y <-rowwise(x) %>% bind_cols( do (., data.frame(foo = z(.$V1, .$V2))))
  V1 V2 foo
1  1  6  66
2  2  7 154
3  3  8 264
4  4  9 396
5  5 10 550

为什么？有没有更好的办法？

Answer 1

你应该只在你的 data.frame 语句中返回一个 do :

y <- rowwise(x) %>% bind_cols(do(., data.frame(foo = .$V1 * .$V2)))
y
##   V1 V2 foo
## 1  1  6   6
## 2  2  7  14
## 3  3  8  24
## 4  4  9  36
## 5  5 10  50
y$foo
## [1]  6 14 24 36 50

在您更新的问题中，您在带有 rowwise 语句的链中缺少 mutate，但是在带有 rowwise 语句的链中包含 do。只需添加 rowwise，您将获得相同的结果。

x %>% rowwise %>% mutate(foo = z(V1, V2))
## Source: local data frame [5 x 3]
## Groups: <by row>
## 
##   V1 V2 foo
## 1  1  6  66
## 2  2  7 154
## 3  3  8 264
## 4  4  9 396
## 5  5 10 550