mutate_at горизонтальный против вертикального

Question

Я пытаюсь применить функцию только к определенным столбцам, используя mutate_at.

Вот данные:

structure(list(LoB = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("1", "2", "3", "4"), class = "factor"), 
AY = c(1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 
2003, 2004, 2005), R_0 = c(50135, 46530, 38295, 12033, 13332, 
35064, 15695, 41227, 88360, 29500, 30158, 47589), R_1 = c(76631, 
4908, 30427, 4268, 1994, 48426, 4585, 15578, 8112, 30945, 
8141, 11594), R_2 = c(28763, 2634, 374, 0, 216, 0, 555, 0, 
7161, 2192, 0, 772), R_3 = c(0, 1409, 470, 0, 203, 0, 0, 
0, 0, 1556, 0, 675), R_4 = c(16433, 0, 436, 0, 202, 2115, 
0, 0, 0, 1271, 0, 535), R_5 = c(6301, 0, 0, 0, 179, 0, 0, 
0, 183, 1052, 0, 0), R_6 = c(0, 0, 0, 0, 147, 0, 0, 0, 0, 
982, 0, 0), R_7 = c(0, 0, 0, 0, 135, 0, 0, 0, 0, 907, 2356, 
0), R_8 = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 902, 0, 0), R_9 = c(0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 833, 0, 0), R_10 = c(0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 800, 0, 0), R_11 = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 684, 0, 0)), row.names = c(NA, -12L), class = c("grouped_df", 
"tbl_df", "tbl", "data.frame"), vars = "LoB", drop = TRUE, indices = list(
0:11), group_sizes = 12L, biggest_group_size = 12L, labels = structure(list(
LoB = structure(1L, .Label = c("1", "2", "3", "4"), class = "factor")), row.names = c(NA, 
-1L), class = "data.frame", vars = "LoB", drop = TRUE))

, который выглядит следующим образом:

# A tibble: 12 x 14
# Groups:   LoB [1]
  LoB      AY   R_0   R_1   R_2   R_3   R_4   R_5   R_6   R_7   R_8   R_9  R_10  R_11
  <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1 1      1994 50135 76631 28763     0 16433  6301     0     0     0     0     0     0
 2 1      1995 46530  4908  2634  1409     0     0     0     0     0     0     0     0
 3 1      1996 38295 30427   374   470   436     0     0     0     0     0     0     0
 4 1      1997 12033  4268     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0
 5 1      1998 13332  1994   216   203   202   179   147   135     0     0     0     0
 6 1      1999 35064 48426     0     0  2115     0     0     0     0     0     0     0
 7 1      2000 15695  4585   555     0     0     0     0     0     0     0     0     0
 8 1      2001 41227 15578     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0
 9 1      2002 88360  8112  7161     0     0   183     0     0     0     0     0     0
10 1      2003 29500 30945  2192  1556  1271  1052   982   907   902   833   800   684
11 1      2004 30158  8141     0     0     0     0     0  2356     0     0     0     0
12 1      2005 47589 11594   772   675   535     0     0     0     0     0     0     0

Допустим, я хотел бы создать кумулятивную сумму столбца, который начинается с R_. Для этого я написал:

df %>% mutate_at(vars(contains("R_")), funs(cumsum))

, который дает мне следующий вывод:

# A tibble: 12 x 14
# Groups:   LoB [1]
   LoB      AY    R_0    R_1   R_2   R_3   R_4   R_5   R_6   R_7   R_8   R_9  R_10  R_11
   <fct> <dbl>  <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1 1      1994  50135  76631 28763     0 16433  6301     0     0     0     0     0     0
 2 1      1995  96665  81539 31397  1409 16433  6301     0     0     0     0     0     0
 3 1      1996 134960 111966 31771  1879 16869  6301     0     0     0     0     0     0
 4 1      1997 146993 116234 31771  1879 16869  6301     0     0     0     0     0     0
 5 1      1998 160325 118228 31987  2082 17071  6480   147   135     0     0     0     0
 6 1      1999 195389 166654 31987  2082 19186  6480   147   135     0     0     0     0
 7 1      2000 211084 171239 32542  2082 19186  6480   147   135     0     0     0     0
 8 1      2001 252311 186817 32542  2082 19186  6480   147   135     0     0     0     0
 9 1      2002 340671 194929 39703  2082 19186  6663   147   135     0     0     0     0
10 1      2003 370171 225874 41895  3638 20457  7715  1129  1042   902   833   800   684
11 1      2004 400329 234015 41895  3638 20457  7715  1129  3398   902   833   800   684
12 1      2005 447918 245609 42667  4313 20992  7715  1129  3398   902   833   800   684

Проблема здесь в том, что накопленная сумма была сделана вертикально (по переменной), а не горизонтально. Как я могу добиться этого в dplyr?

Answer 1

Аналогичен ответу на bouncyball, но он сохраняет порядок столбцов и использует универсальный идентификатор в случае, если (LoB, AY) не является первичным ключом:

df %>% 
  mutate(id = 1:n()) %>% 
  gather(old_name, value, starts_with("R_")) %>% 
  arrange(id, nchar(old_name), old_name) %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(value = cumsum(value)) %>% 
  ungroup() %>% 
  select(-id) %>% 
  spread(old_name, value) %>% 
  select(names(df)) %>% 
  select(AY, everything())

Answer 2

Операции со строками часто лучше работают с матрицами. Чтобы избежать проблем с gather/spread, я бы извлек столбцы R_, использовал apply (неявно преобразуя в матрицу) и затем присвоил результат обратно исходным данным:

Тем не менее, данные выглядят не очень аккуратно. Возможно, вам лучше gather перейти к длинному формату и сохранить его длинным.

result = dd %>% ungroup %>%
  select(starts_with("R_")) %>%
  apply(1, cumsum) %>% 
  t

dd[, grepl("^R_", names(dd))] = result

dd
# # A tibble: 12 x 14
# # Groups:   LoB [1]
#    LoB      AY   R_0    R_1    R_2    R_3    R_4    R_5    R_6    R_7    R_8    R_9   R_10   R_11
#    <fct> <dbl> <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
#  1 1      1994 50135 126766 155529 155529 171962 178263 178263 178263 178263 178263 178263 178263
#  2 1      1995 46530  51438  54072  55481  55481  55481  55481  55481  55481  55481  55481  55481
#  3 1      1996 38295  68722  69096  69566  70002  70002  70002  70002  70002  70002  70002  70002
#  4 1      1997 12033  16301  16301  16301  16301  16301  16301  16301  16301  16301  16301  16301
#  5 1      1998 13332  15326  15542  15745  15947  16126  16273  16408  16408  16408  16408  16408
#  6 1      1999 35064  83490  83490  83490  85605  85605  85605  85605  85605  85605  85605  85605
#  7 1      2000 15695  20280  20835  20835  20835  20835  20835  20835  20835  20835  20835  20835
#  8 1      2001 41227  56805  56805  56805  56805  56805  56805  56805  56805  56805  56805  56805
#  9 1      2002 88360  96472 103633 103633 103633 103816 103816 103816 103816 103816 103816 103816
# 10 1      2003 29500  60445  62637  64193  65464  66516  67498  68405  69307  70140  70940  71624
# 11 1      2004 30158  38299  38299  38299  38299  38299  38299  40655  40655  40655  40655  40655
# 12 1      2005 47589  59183  59955  60630  61165  61165  61165  61165  61165  61165  61165  61165

Answer 3

Я не уверен, что есть способ сделать это без использования gather и spread. Вот как бы я это сделал. Сначала я изменил бы данные на «длинные», затем нам нужно использовать group_by, чтобы мы вычисляли только cumsum для каждой строки в исходном data.frame (если это недостаточно сгруппировано, мы можем добавить row_number к данным и group_by, что). После этого мы mutate, а затем spread, чтобы вернуть данные в "широкую область". Наконец, мы добавляем select(names(df)), как предложено @Gregor, чтобы сохранить исходный порядок столбцов.

df %>%
    gather(variable, value, contains('R_')) %>% # reshape wide to long
    group_by(LoB, AY) %>% # group by for each row in original data
    mutate(value = cumsum(value)) %>% # calculate cumsum
    spread(variable, value) %>% # reshape back from long to wide
    select(names(df)) # added to retain original column order

#   LoB      AY   R_0    R_1    R_2    R_3 ...
#   <fct> <dbl> <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl> ... 
# 1 1      1994 50135 126766 155529 155529 ...
# 2 1      1995 46530  51438  54072  55481 ...
# 3 1      1996 38295  68722  69096  69566 ... 
# 4 1      1997 12033  16301  16301  16301 ...