动态“跨行”相对频率

Question

我有一个包含 n 个变量的数据集（示例中为 3 个，但有所不同），我想找到这些变量彼此之间的相对频率。它们总是被命名为相同的，前缀后跟数字序列。

have <-
  data.frame(
    x1 = sample(1:10, 20, replace = TRUE),
    x2 = sample(1:10, 20, replace = TRUE),
    x3 = sample(1:10, 20, replace = TRUE)
  )

want <-
  have |>
  mutate(
    x1_prop = x1 / (x1 + x2 + x3),
    x2_prop = x2 / (x1 + x2 + x3),
    x3_prop = x3 / (x1 + x2 + x3))

我认为 dplyr 中的解决方案可以使用mutate(across，但无法弄清楚语法......

want <-
  have |>
  mutate(across(everything()), . / rowSums(.)) # does not work

Answer 1

几件事：

• 使用匿名函数~（或者您可以使用\(x)或function）
• pick(everything())在调用内部使用across表示您想要获取所有列的总和。如果您仅使用., 或.x，您将仅获得当前列的总和。

have |>
  mutate(across(everything(), ~ .x / rowSums(pick(everything())), 
                .names = "{col}_prop"))

#    x1 x2 x3   x1_prop   x2_prop    x3_prop
# 1   9  5  2 0.5625000 0.3125000 0.12500000
# 2   6  4  6 0.3750000 0.2500000 0.37500000
# 3   9  6  1 0.5625000 0.3750000 0.06250000
# 4   8  7  8 0.3478261 0.3043478 0.34782609
# 5   1  8  7 0.0625000 0.5000000 0.43750000
# 6   9  3  9 0.4285714 0.1428571 0.42857143
# 7   7  4  8 0.3684211 0.2105263 0.42105263
# 8   3  5  5 0.2307692 0.3846154 0.38461538
# 9  10  8 10 0.3571429 0.2857143 0.35714286
# 10  5  2  6 0.3846154 0.1538462 0.46153846
# 11  3 10  1 0.2142857 0.7142857 0.07142857
# 12 10  8  2 0.5000000 0.4000000 0.10000000
# 13  3  7  6 0.1875000 0.4375000 0.37500000
# 14  4  4 10 0.2222222 0.2222222 0.55555556
# 15  2  7  4 0.1538462 0.5384615 0.30769231
# 16  2  3  2 0.2857143 0.4285714 0.28571429
# 17  3  9  1 0.2307692 0.6923077 0.07692308
# 18  8  6  2 0.5000000 0.3750000 0.12500000
# 19  2  2  8 0.1666667 0.1666667 0.66666667
# 20  7  4  3 0.5000000 0.2857143 0.21428571