使用dplyr在选定列上添加具有行均值的列
我有一个数据帧，其中包含在不同时间点测量的几个变量(例如，< code>test1_tp1，< code>test1_tp2，< code>test1_tp3，< code>test2_tp1，< code>test2_tp2，...).
我现在尝试使用dplyr将新列添加到数据帧中，该数据帧计算这些列的选择上的行平均值（例如，test1）的所有时间点上的平均值）。
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< li >我甚至对计算显式命名的列的平均值的语法感到困惑。我没有成功的尝试是:
<代码>数据%
<代码>数据%
共有3个答案
不是 dplyr 解决方案，但您可以尝试：
cols_2sum <- grepl('test1',colnames(data))
rowMeans(data[,cols_2sum])
以下是如何在dplyr中执行此操作 - 我使用虹膜数据作为示例：
iris %>% mutate(sum.Sepal = rowSums(.[grep("^Sepal", names(.))]))
这将计算以“Sepal”开头的所有列的行和。您可以以相同的方式使用＜code＞rowMeans
您可以在＜code＞选择
data %>%
mutate(test1 = select(., starts_with("test1_")) %>%
rowMeans(na.rm = TRUE))
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我有一个结构如下的dataframe（摘要示例，不是实际的） 我希望使用dplyr、group_by(MedID)和mutate在新的数据帧中添加一列（我们在df2中将其称为Flag2)，这样在每个病人（MedID）中，对于唯一MedID中的每个后续行，df2$Flag2列==1，但仅在df1$Flag2列==99之后，否则df2$Flag2列得到0。如果MedID的第一行中df1$flag==9
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我想使用dplyr::mutate计算一些列的平均值。 我想包含来计算平均值的列只有BL1到BL9，所以我这样做了。 这行不通。我注意到如果我一个接一个的列，它会工作 我怀疑这是因为我给出的是字符串而不是“列”。 有人能解释这种行为吗？对此最好的解决办法是什么？
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初始数据流： 产生的数据frame： 我通常通过使用以下内容将新列“追加”到dataframe：
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问题内容： 我正在尝试使用选定的初始质心进行k均值聚类。它说在这里 指定您的初始中心： 如果通过，它应该是形状（的，）并给出初始中心。 我在Python中的代码： 返回错误： 并返回相同的初始中心。任何想法如何形成初始中心以便可以被接受吗？ 问题答案： 的默认行为是使用不同的随机质心多次初始化算法（即Forgy方法）。然后，随机初始化的数量由参数（docs）控制： n_init ：int，默认值：
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问题内容： 我有一个现有的数据框，我需要添加一个额外的列，每行将包含相同的值。 现有的df： 新的df： 我知道如何追加现有的series / dataframe列。但这是另一种情况，因为我所需要的只是添加“名称”列，并将每一行设置为相同的值，在本例中为“ abc”。 问题答案： 将添加新列并将所有行设置为该值：
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我有100行10列的数据（实际数据非常大）。我还有一个row_索引列表，它包含哪些行被认为是平均值。我想计算第2、5、6、7和8列的平均值。我们可以用dataframe对象的函数来实现吗？ 我知道的是做一个for循环，为row_index中的每个元素获取行的值，并保持平均值。我们有一些直接的函数，我们可以传递row_list，column_list和轴，用于ex？ 我已经看到了DataFrame。