r - 结合: rowwise(), mutate()，crossover()以实现多种功能

Question

这在某种程度上与此question有关:
原则上，我尝试了解使用多于1种功能(如(rowwise，mutate，mean()等)的多列sum()的min()操作是如何工作的。
我了解到across可以完成这项工作，而不是c_across。
我了解到函数mean()与函数min()的不同之处在于mean()在数据帧上不起作用，我们需要将其更改为vector，这可以使用unlist或as.matrix完成->从Ronak Shah here获悉Understanding rowwise() and c_across()
现在以我的实际情况为例:我能够执行此任务，但是我松开了一列d。如何避免此设置中d列的松动。
我的df:

df <- structure(list(a = 1:5, b = 6:10, c = 11:15, d = c("a", "b", 
"c", "d", "e"), e = 1:5), row.names = c(NA, -5L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

无效:

df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(across(a:e), 
         avg = mean(unlist(cur_data()), na.rm = TRUE),
         min = min(unlist(cur_data()), na.rm = TRUE), 
         max = max(unlist(cur_data()), na.rm = TRUE)
  )

# Output:
      a     b     c d         e   avg min   max  
  <int> <int> <int> <chr> <int> <dbl> <chr> <chr>
1     1     6    11 a         1    NA 1     a    
2     2     7    12 b         2    NA 12    b    
3     3     8    13 c         3    NA 13    c    
4     4     9    14 d         4    NA 14    d    
5     5    10    15 e         5    NA 10    e 

可行，但我松了 d列:

df %>% 
  select(-d) %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(across(a:e), 
         avg = mean(unlist(cur_data()), na.rm = TRUE),
         min = min(unlist(cur_data()), na.rm = TRUE), 
         max = max(unlist(cur_data()), na.rm = TRUE)
  )

      a     b     c     e   avg   min   max
  <int> <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     6    11     1  4.75     1    11
2     2     7    12     2  5.75     2    12
3     3     8    13     3  6.75     3    13
4     4     9    14     4  7.75     4    14
5     5    10    15     5  8.75     5    15

Answer 1

从pmap()使用purrr可能更可取，因为您只需要选择一次数据，就可以使用select助手:

df %>% 
 mutate(pmap_dfr(across(where(is.numeric)),
                 ~ data.frame(max = max(c(...)),
                              min = min(c(...)),
                              avg = mean(c(...)))))

      a     b     c d         e   max   min   avg
  <int> <int> <int> <chr> <int> <int> <int> <dbl>
1     1     6    11 a         1    11     1  4.75
2     2     7    12 b         2    12     2  5.75
3     3     8    13 c         3    13     3  6.75
4     4     9    14 d         4    14     4  7.75
5     5    10    15 e         5    15     5  8.75

或加上 tidyr:

df %>% 
 mutate(res = pmap(across(where(is.numeric)),
                   ~ list(max = max(c(...)),
                          min = min(c(...)),
                          avg = mean(c(...))))) %>%
 unnest_wider(res)