r - dplyr - 像 rowmeans() 一样使用 mutate()

Question

我在任何地方都找不到答案。

我想计算基于行平均值的数据框的新变量。

例如:

data <- data.frame(id=c(101,102,103), a=c(1,2,3), b=c(2,2,2), c=c(3,3,3))

我想使用 mutate 来创建变量 d，它是 a、b 和 c 的平均值。我希望能够通过以 d=mean(a,b,c) 的方式选择列来实现这一点，而且我还需要使用变量范围(如在 dplyr 中)d=mean(a:c)。

而且当然

mutate(data, c=mean(a,b)) 

或者

mutate(data, c=rowMeans(a,b)) 

不起作用。

你能给我一些提示吗？

问候

Answer 1

您正在寻找

data %>% 
    rowwise() %>% 
    mutate(c=mean(c(a,b)))

#      id     a     b     c
#   (dbl) (dbl) (dbl) (dbl)
# 1   101     1     2   1.5
# 2   102     2     2   2.0
# 3   103     3     2   2.5

或者

library(purrr)
data %>% 
    rowwise() %>% 
    mutate(c=lift_vd(mean)(a,b))