仅使用R中的某些值(一分为二)的行向量中的平均分数

Question

很抱歉，如果其他地方已经回答了这个问题，我确实找过了，但找不到可以复制的例子。

如果我有以下称为DF的数据帧，其中1-14是得分为1、0或3的项目

Id        Date         1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14

1        01/01/01      1   0   3   3   1   0   1   3   1   0    3    0    1    1  
2        01/02/01      0   3   1   1   0   1   1   1   1   3    1    1    1    3

我该如何创建一个列，为每个ID平均项目1-7，不包括3或0分(因此只有1个值(，然后为8-14创建另一个列？

所以我会有这个：

Id        Date         1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   av1-7   av8-14

1        01/01/01      1   0   3   3   1   0   1   3   1   0    3    0    1    1    0.428   0.428
2        01/02/01      0   3   1   1   0   1   1   1   1   3    1    1    1    3    0.57    0.71

如果有人能帮忙，我们将不胜感激。

Answer 1

以下是dplyr:的方法

data %>%
rowwise() %>%
mutate(`av1-7` = mean(recode(c_across(`1`:`7`),`1`= 1, .default = 0)),
`av8-14` = mean(recode(c_across(`8`:`14`),`1`= 1, .default = 0)))
# Rowwise: 
Id Date       `1`   `2`   `3`   `4`   `5`   `6`   `7`   `8`   `9`  `10`  `11`  `12`  `13`  `14` `av1-7` `av8-14`
<int> <chr>    <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>   <dbl>    <dbl>
1     1 01/01/01     1     0     3     3     1     0     1     3     1     0     3     0     1     1   0.429    0.429
2     2 01/02/01     0     3     1     1     0     1     1     1     1     3     1     1     1     3   0.571    0.714

通常，将列名作为数字或包含-不是一个好主意。因此，重命名这些列可能更好。

数据：

data <- structure(list(Id = 1:2, Date = c("01/01/01", "01/02/01"), `1` = 1:0, 
`2` = c(0L, 3L), `3` = c(3L, 1L), `4` = c(3L, 1L), `5` = 1:0, 
`6` = 0:1, `7` = c(1L, 1L), `8` = c(3L, 1L), `9` = c(1L, 
1L), `10` = c(0L, 3L), `11` = c(3L, 1L), `12` = 0:1, `13` = c(1L, 
1L), `14` = c(1L, 3L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-2L))

Answer 2

我们可以通过select对感兴趣的列使用rowMeans

df1 <- df1 %>%
mutate(across(`1`:`14`, ~ replace(., . != 1, 0))) %>%
transmute(`av1-7` = rowMeans(select(cur_data(), `1`:`7`), na.rm = TRUE),
`av8-14`= rowMeans(select(cur_data(), `8`:`14`), na.rm = TRUE)) %>%
bind_cols(df1, .) %>%
as_tibble

-输出

df1
# A tibble: 2 x 18
Id Date       `1`   `2`   `3`   `4`   `5`   `6`   `7`   `8`   `9`  `10`  `11`  `12`  `13`  `14` `av1-7` `av8-14`
<int> <chr>    <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>   <dbl>    <dbl>
1     1 01/01/01     1     0     3     3     1     0     1     3     1     0     3     0     1     1   0.429    0.429
2     2 01/02/01     0     3     1     1     0     1     1     1     1     3     1     1     1     3   0.571    0.714

数据

df1 <- structure(list(Id = 1:2, Date = c("01/01/01", "01/02/01"), `1` = 1:0, 
`2` = c(0L, 3L), `3` = c(3L, 1L), `4` = c(3L, 1L), `5` = 1:0, 
`6` = 0:1, `7` = c(1L, 1L), `8` = c(3L, 1L), `9` = c(1L, 
1L), `10` = c(0L, 3L), `11` = c(3L, 1L), `12` = 0:1, `13` = c(1L, 
1L), `14` = c(1L, 3L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-2L))