用rowSum对dplyr中的正则表达式进行条件变异

Question

假设我有下面的df

test = read.table(text = "total_score_1 total_score_2 partner_total_score_1 total_score_3 total_score_4 letter
                  1 -1 1 1 -1 B
                  1 1 1 -1 1 C
                  -1 -1 -1 -1 1 A", header = T)

我想匹配所有包含"total_score“但不包含"partner”的列，然后创建一个新的度量，将所有"total_score“列相加，将-1视为0。

我可以像这样拿一个基本的rowSum

mutate(net_correct = rowSums(select(., grep("total_score", names(.))))

但是，请注意，这并不排除匹配"partner“一词的可能性，我无法了解如何在单个grep命令中进行匹配。

但是，我现在想要创建一个total_correct值，它是同一列上的rowSum，除非-1被视为0。

这将导致类似于这样的data.frame：

  total_score_1 total_score_2 partner_total_score_1 total_score_3 total_score_4 letter total_sum
1             1            -1                     1             1            -1      B         2
2             1             1                     1            -1             1      C         3
3            -1            -1                    -1            -1             1      A         1

一种方法可能是只计算"1s“的总数(而不是实际的求和)，但我想不出如何在变体命令中这样做。

Answer 1

你可以这样做：

test %>% 
mutate(net_correct = select(.,setdiff(contains("total_score"), contains("partner"))) %>%  replace(., . == -1, 0) %>%  rowSums())

#  total_score_1 total_score_2 partner_total_score_1 total_score_3 total_score_4 letter net_correct
#1             1            -1                     1             1            -1      B           2
#2             1             1                     1            -1             1      C           3
#3            -1            -1                    -1            -1             1      A           1

Answer 2

您可以简单地修改regex，以便只捕获使用插入字符“total_score”开头的列：

mutate(net_correct = rowSums(select(., grep("^total_score", names(.)))))

若要将负数处理为零，可以使用mutate_all()

test %>%
  mutate(total_correct = rowSums(select(., grep("^total_score", names(.))) %>% 
                                 mutate_all(function(x){as.numeric(x>0)})
                              )
  )

Answer 3

另一种可能是：

test %>%
 mutate(net_correct = rowSums(select(., contains("total"), -contains("partner")) %>% 
                               replace(., . == -1, 0)))

  total_score_1 total_score_2 partner_total_score_1 total_score_3 total_score_4
1             1            -1                     1             1            -1
2             1             1                     1            -1             1
3            -1            -1                    -1            -1             1
  letter net_correct
1      B           2
2      C           3
3      A           1