使用 dplyr 计算多列的行中位数

Question

给定以下数据集，我想计算每行 M1、M2 和 M3 列的中值。我正在寻找一种解决方案，其中最后一列以“Median”名称添加到数据框中。不应直接使用列名称(M1:M3)(在原始数据集中，还有更多列，而不仅仅是 3 列)。

# A tibble: 8 x 5
 I1    M1    M2    I2    M3
<int> <int> <int> <int> <int>
1     3     4     5     3     5
2     2     2     2     2     1
3     2     2     2     2     2
4     3     1     3     3     1
5     2     1     3     3     1
6     3     2     4     4     3
7     3     1     3     4     1
8     2     1     3     2     3

您可以使用以下方式加载数据集:

df = structure(list(I1 = c(3L, 2L, 2L, 3L, 2L, 3L, 3L, 2L), M1 = c(4L, 
2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L), M2 = c(5L, 2L, 2L, 3L, 3L, 4L, 3L, 
3L), I2 = c(3L, 2L, 2L, 3L, 3L, 4L, 4L, 2L), M3 = c(5L, 1L, 2L, 
1L, 1L, 3L, 1L, 3L)), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
), row.names = c(NA, -8L), .Names = c("I1", "M1", "M2", "I2", 
"M3"))

我知道已经有人提出了几个类似的问题。但是，发布的大多数解决方案都使用 rowMeans 或 rowSums。我正在寻找一个解决方案:

1. 不能使用“行函数”。
2. 解决方案是一个简单的 dplyr 解决方案

(2)的原因是我正在向完全的初学者教授“tidyverse”。

Answer 1

我们可以使用rowMedians

library(matrixStats)
library(dplyr)
df %>% 
    mutate(Median = rowMedians(as.matrix(.[grep('M\\d+', names(.))])))

---

或者，如果我们只需要使用 tidyverse 函数，请使用 gather、summarize by row 将其转换为“长”格式 并获取“值”列的中位数

df %>% 
    rownames_to_column('rn') %>%
    gather(key, value, starts_with('M')) %>%
    group_by(rn) %>% 
    summarise(Median = median(value)) %>%
    ungroup %>% 
    select(-rn) %>%
    bind_cols(df, .)

---

或者另一个选项是来自 dplyr 的 rowwise() (希望行不是问题)

df %>% 
   rowwise() %>% 
   mutate(Median =  median(c(!!! rlang::syms(grep('M', names(.), value=TRUE)))))