使用 dplyr::mutate 计算某些列的平均值

Question

我想使用 dplyr::mutate 计算某些列的平均值。

library(dplyr)
test <- data.frame(replicate(12, sample(1:12, 12, rep = T))) %>% 
`colnames<-`(seq(1:12) %>% paste("BL", ., sep = ""))

我想包括来计算平均值的列只有 BL1 到 BL9，所以我这样做

test_again <- test %>% 
rowwise() %>%
mutate(ave = mean(c(seq(1:9) %>% paste("BL", ., sep = ""))))

这行不通。我注意到如果我将列一一放置，它会起作用

test_againAndAgain <- test %>%
rowwise() %>%
mutate(ave = mean(c(BL1, BL2, BL3, BL4, BL5, BL6, BL7, BL8, BL9)))

我怀疑这是因为我给出了字符串而不是“列”。

有人可以解释这种行为吗？什么是最好的解决方案？

Answer 1

您可以使用rowMeans带有select(., BL1:BL9); 这里select(., BL1:BL9)从BL1to 中选择列BL9并rowMeans计算行平均值；您不能直接将字符向量mutate用作列，它将被视为原样而不是列：

test %>% mutate(ave = rowMeans(select(., BL1:BL9)))

#   BL1 BL2 BL3 BL4 BL5 BL6 BL7 BL8 BL9 BL10 BL11 BL12      ave
#1    5  11   1   1  12   5  10  12   6   11   12    9 7.000000
#2    1  10   5  11   7   6   5   9   9    1    8    4 7.000000
#3    8  10   1   2   7  12   5   9   5    3    3   11 6.555556
#4    5   2   5   4   9   5   5   3   5    2    8    1 4.777778
#5    9   1   1  10   3   5   1   9   9    6    3   12 5.333333
#6    9   7   9   6   3   2   5   4   9    5    1    2 6.000000
#7    3   3   1   9   7   8   7   9   9   11   12    9 6.222222
#8   12   9   3   3   9  11   4   2   5   12   12   12 6.444444
#9    1   7   7  12   6   6   5   3  10   12    5   10 6.333333
#10  12   7   7   1   2   8   5   8  11    9    1    5 6.777778
#11   9   1   5   8  12   6   6  11   3   12    3    9 6.777778
#12   5   6   1  11  10  12   6   7   8    7    8    2 7.333333