r - 计算 dplyr 中列子集中的行计数

Question

我想使用 dplyr 跨列的子集逐行计算某些文本(或因子级别)的实例数。

这是输入:

> input_df
  num_col_1 num_col_2 text_col_1 text_col_2
1         1         4        yes        yes
2         2         5         no        yes
3         3         6         no       <NA>

这是所需的输出:

> output_df
  num_col_1 num_col_2 text_col_1 text_col_2 sum_yes
1         1         4        yes        yes       2
2         2         5         no        yes       1
3         3         6         no       <NA>       0

在 sum_yes我们已经计算了该行中"is"的数量。

我尝试了两种方法:

尝试的解决方案1:

text_cols = c("text_col_1","text_col_2")
df = input_df %>% mutate(sum_yes = rowSums( select(text_cols) == "yes" ), na.rm = TRUE)

错误:

Error in mutate_impl(.data, dots) : 
  Evaluation error: no applicable method for 'select_' applied to an object of class "character".

尝试的解决方案2:

text_cols = c("text_col_1","text_col_2")
df = input_df %>% select(text_cols) %>% rowsum("yes", na.rm = TRUE)

错误:

Error in rowsum.data.frame(., "yes", na.rm = TRUE) : 
  incorrect length for 'group'

Answer 1

我们可以使用 mutate并为每行计算"is"的数量总和。

library(dplyr)    
df %>%  mutate(sum_yes = rowSums(.[text_cols] == "yes"))

#   num_col_1 num_col_2 text_col_1 text_col_2 sum_yes
#*     <int>     <int> <fct>      <fct>        <int>
#1         1         4 yes        yes              2
#2         2         5 no         yes              1
#3         3         6 no         <NA>             0

灵感来自 this回答。

rowwise与 c_across :

df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(sum_yes = sum(c_across(all_of(text_cols)) == "yes"))

do与 rowwise

df %>%
  rowwise() %>%
  do((.) %>% as.data.frame %>% 
  mutate(sum_yes = sum(.=="yes")))

没有 do和 rowwise

df %>%
 select(text_cols) %>%
 mutate(sum_yes = rowSums(. == "yes")) 

在基础 R 中，它实际上更简单

df$sum_yes <- rowSums(df[text_cols] == "yes")