变量()和行()中操作符的正确使用

Question

我正在开发一个数据集，其中包含了我所做的一项调查的数据。该调查与心理健康有关，一些领域的高分表明心理健康状况较差，而另一些领域的心理健康状况良好。因此，使用mutate()和rowwise()，我现在尝试使用mutate中的逻辑运算符来计算域分数。我尝试了下面的小数据来检查，看上去还好，但它感觉像是一个粗略的解决方案，任何关于如何改进的想法，或者说这可以吗？

我的数据与此相似：

#Create fake data where x, y and z are facet scores. 
df <- tibble(x = 1:2, y = 3:4, z = 5:6)

#Calculate domain score (m) where high score on y is negative.
df %>% rowwise() %>% mutate(m = mean(c(x, 3-y, z)))

注意:在我的“真实”数据中，我从域内的面数减去，使用3来检查R是如何处理减法的。

第一次问问题，希望我的例子都可以。

谢谢预先//特快专递

Answer 1

我将更改需要更改的列，然后使用rowMeans，这将比使用rowwise和mean快得多。

library(dplyr)

df %>% mutate(y = 3  - y) %>% mutate(m = rowMeans(.)) 

Answer 2

我们可以用base R

df$y <- 3 - df$y
df$m <- rowMeans(df)