如果我想使用 总结数据框中的一些变量dplyr
,我可以这样做:
> head(iris)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
> select(iris, starts_with('Petal')) %>% rowSums()
[1] 1.6 1.6 1.5 1.7 1.6 2.1 1.7 1.7 1.6 1.6 1.7 1.8 1.5 1.2 1.4 1.9 1.7 1.7 2.0 1.8 1.9 1.9 1.2 2.2 2.1 1.8 2.0 1.7 1.6 1.8 1.8 1.9 1.6 1.6 1.7 1.4
[37] 1.5 1.5 1.5 1.7 1.6 1.6 1.5 2.2 2.3 1.7 1.8 1.6 1.7 1.6 6.1 6.0 6.4 5.3 6.1 5.8 6.3 4.3 5.9 5.3 4.5 5.7 5.0 6.1 4.9 5.8 6.0 5.1 6.0 5.0 6.6 5.3
[73] 6.4 5.9 5.6 5.8 6.2 6.7 6.0 4.5 4.9 4.7 5.1 6.7 6.0 6.1 6.2 5.7 5.4 5.3 5.6 6.0 5.2 4.3 5.5 5.4 5.5 5.6 4.1 5.4 8.5 7.0 8.0 7.4 8.0 8.7 6.2 8.1
[109] 7.6 8.6 7.1 7.2 7.6 7.0 7.5 7.6 7.3 8.9 9.2 6.5 8.0 6.9 8.7 6.7 7.8 7.8 6.6 6.7 7.7 7.4 8.0 8.4 7.8 6.6 7.0 8.4 8.0 7.3 6.6 7.5 8.0 7.4 7.0 8.2
[145] 8.2 7.5 6.9 7.2 7.7 6.9
很好,但我本以为rowwise
可以完成同样的事情,但事实并非如此,
> select(iris, starts_with('Petal')) %>% rowwise() %>% sum()
[1] 743.6
我特别想做的是选择一组列,并创建一个新变量,每个变量的值都是所选列的每一行的最大值。例如,如果我选择“花瓣”列,最大值将为 1.4、1.4、1.3 等。
我可以这样做:
> select(iris, starts_with('Petal')) %>% apply(1, max)
这很好。但我只是好奇为什么这种rowwise
方法不起作用。我意识到我使用rowwise
不正确,我只是不确定为什么它是错误的。