R: mutate()在select()之后使用chaining

Question

require('dplyr')
set.seed(8)
df <- data.frame(v1=rnorm(5),
                 v2=rnorm(5),
                 v3=rnorm(5))

如果我计算上面的值的数目，例如0，并将其放入新的列中，我将这样做：

mutate(df, n=apply(df,1,function(x)sum(x>0)))

这将使：

       v1         v2          v3 n
1 -0.08458607 -0.1078814 -0.75979380 0
2  0.84040013 -0.1702891  0.29204986 2
3 -0.46348277 -1.0883317  0.42139859 1
4 -0.55083500 -3.0110517 -1.29448908 0
5  0.73604043 -0.5931743  0.06928509 2

现在，我希望在链接中使用dplyr，并在列的子集v1和v2上使用相同的内容，但无法确定如何给出正确的数据。如果我这么做了(在再次创建df之后)：

df %>%
   select(v1, v2) %>%
   mutate(n=apply(df,1,function(x)sum(x>0)))

...Gives与上面的相同(相同的n，即对所有三列进行计数)，同时用.传递数据，或者只是空白:不起作用。

df %>%
   select(v1, v2) %>%
   mutate(n=apply(.,1,function(x)sum(x>0)))

或者：

df %>%
   select(v1, v2) %>%
   mutate(n=apply(1,function(x)sum(x>0)))

出什么事了？

Answer 1

在使用select对所需列进行细分之后，应用rowwise()函数，然后使用do。这里，.指的是我们在select步骤之后得到的数据。当我们执行sum(.>0)时，它将在新数据集的每一行上应用该函数。最后，我们data.frame(., n=..)，获取前面所有的列以及新创建的n。

df %>% 
   select(v1, v2) %>% 
   rowwise() %>% 
   do(data.frame(., n=sum(.>0)))
#           v1         v2 n
#1 -0.08458607 -0.1078814 0
#2  0.84040013 -0.1702891 1
#3 -0.46348277 -1.0883317 0
#4 -0.55083500 -3.0110517 0
#5  0.73604043 -0.5931743 1