r - 使用 R 在多个列上迭代操作

Question

我有一个数据库，其中包含居住在不同社区的每个种族群体的人口信息，例如:

Neighborhood Race1 Race2 Race3
  <chr>        <dbl> <dbl> <dbl>
1 A               19     1    16
2 B               20    17     2
3 C               15     2     7
4 D               17     4    15
5 E               15    20    14

因此，我想计算任何邻域的 Race1、2 和 3 的百分比。为此，我使用了这段代码:

#Firstly, I calculate the total of population by neighborhood.
df$Total=df$Race1+df$Race2+df$Race3
#Then, start the calculation of percentages
df$Race1_pr=df$Race1/df$Total
df$Race2_pr=df$Race2/df$Total
df$Race3_pr=df$Race3/df$Total
#And I obtain this:
head(df)
  Neighborhood Race1 Race2 Race3 Total Race1_pr Race2_pr Race3_pr
  <chr>        <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>
1 A               19     1    16    36    0.528   0.0278   0.444 
2 B               20    17     2    39    0.513   0.436    0.0513
3 C               15     2     7    24    0.625   0.0833   0.292 
4 D               17     4    15    36    0.472   0.111    0.417 
5 E               15    20    14    49    0.306   0.408    0.286 

结果是正确的，但是，例如，如果我要分析 100 场比赛，我现在使用的代码将非常乏味，既要计算总人口又要计算百分比。我想知道是否有一种方法可以用我的代码迭代我目前正在遵循的过程。

Answer 1

一个可能的解决方案，经过编辑以纳入@stefan 提供的建议，使用 rowSums:

library(tidyverse)

df <- data.frame(
  stringsAsFactors = FALSE,
  Neighborhood = c("A", "B", "C", "D", "E"),
  Race1 = c(19L, 20L, 15L, 17L, 15L),
  Race2 = c(1L, 17L, 2L, 4L, 20L),
  Race3 = c(16L, 2L, 7L, 15L, 14L)
)

df %>% 
  mutate(Total = rowSums(across(starts_with("Race"))),
         across(starts_with("Race"), ~ ./Total, .names = "{.col}_pr"))

#>   Neighborhood Race1 Race2 Race3 Total  Race1_pr   Race2_pr   Race3_pr
#> 1            A    19     1    16    36 0.5277778 0.02777778 0.44444444
#> 2            B    20    17     2    39 0.5128205 0.43589744 0.05128205
#> 3            C    15     2     7    24 0.6250000 0.08333333 0.29166667
#> 4            D    17     4    15    36 0.4722222 0.11111111 0.41666667
#> 5            E    15    20    14    49 0.3061224 0.40816327 0.28571429