R: Как сложить по нескольким столбцам с переменным размером окна?

Question

Вот примерный набор данных:

set.seed(1)
sam_dat <- data.frame(
  Operator = seq(1:3),
  t1 = sample(runif(10)*10, 3),
  t2 = sample(runif(3)*10, 3),
  t3 = sample(runif(12)*10, 3),
  t4 = sample(runif(34)*10, 3)
)

Какой самый простой способ вычислить следующее (tidyverse, base R или другое)?

t1_t2 = t1 + t2
t1_t3 = t1 + t2 + t3
t1_t4 = t1 + t2 + t3 + t4

edit Есть ли способ сделать это без явной записи каждого вычисления? Хотя это возможно для четырех столбцов в моем примере набора данных, в моих реальных данных их гораздо больше.

При ручном расчете результат для оператора 1 будет:

10.71,  19.40,  20.48

Заранее спасибо !

Answer 1

Другой вариант - использовать функцию rowwise в dplyr

sam_dat[-1]%>%
    rowwise()%>%
    do(setNames(data.frame(t(cumsum(unlist(.)))),sprintf('t1_%s',names(.)))[-1])%>%
    cbind(sam_dat,.)
  Operator       t1       t2       t3       t4     t1_t2    t1_t3    t1_t4
1        1 5.728534 4.976992 8.696908 1.079436 10.705526 19.40243 20.48187
2        2 2.655087 7.176185 9.347052 7.829328  9.831272 19.17832 27.00765
3        3 2.016819 7.698414 1.255551 4.068302  9.715234 10.97078 15.03909

Операция basi c:

sam_dat[-1]%>%
    rowwise()%>%
     do(data.frame(t(cumsum(unlist(.)))))

Answer 2

Вот базовое решение R, использующее apply + cumsum, то есть

sam_dat <- cbind(sam_dat,
                 `colnames<-`(t(apply(sam_dat[-1], 1,cumsum))[,-1],
                              paste0("t1_",names(sam_dat)[-c(1,2)])))

, такое что

> sam_dat
  Operator       t1       t2       t3       t4     t1_t2    t1_t3    t1_t4
1        1 5.728534 4.976992 8.696908 1.079436 10.705526 19.40243 20.48187
2        2 2.655087 7.176185 9.347052 7.829328  9.831272 19.17832 27.00765
3        3 2.016819 7.698414 1.255551 4.068302  9.715234 10.97078 15.03909

Answer 3

В base R мы можем использовать transform

transform(sam_dat, t1_t2 = t1 + t2, 
          t1_t3 = t1 + t2 + t3, t1_t4 = t1 + t2 + t3 + t4)
#  Operator       t1       t2       t3       t4     t1_t2    t1_t3    t1_t4
#1        1 5.728534 4.976992 8.696908 1.079436 10.705526 19.40243 20.48187
#2        2 2.655087 7.176185 9.347052 7.829328  9.831272 19.17832 27.00765
#3        3 2.016819 7.698414 1.255551 4.068302  9.715234 10.97078 15.03909

---

. Или другой вариант - установить набор данных в list, а затем использовать rowSums

* 1010. *

---

Или сделать его более компактным с индексированием

nm1 <- paste(names(sam_dat)[2], names(sam_dat)[3:5], sep="_")
sam_dat[nm1] <- sapply(3:5, function(i) rowSums(sam_dat[2:i]))

---

Или другой вариант rowCumsums из matrixStats

library(matrixStats)
sam_dat[nm1] <- rowCumsums(as.matrix(sam_dat[-1]))[,-1]

---

Или base R операция, аналогичная accumulate с purrr, является Reduce

sam_dat[nm1] <- do.call(cbind, Reduce(`+`, sam_dat[-1], accumulate = TRUE)[-1])

---

или с mutate с dplyr

library(dplyr)
sam_dat %>%
  mutate(t1_t2 = t1 + t2, 
         t1_t3 = t1 + t2 + t3,
         t1_t4 = t1 + t2 + t3 + t4)

---

Или другой вариант в tidyverse - повернуть в «длинный» формат, выполнить вычисления и затем преобразовать обратно в «широкий»

 library(tidyr)
 library(stringr)
 sam_dat %>%
     pivot_longer(cols = -Operator) %>%
     group_by(Operator) %>%
     mutate(value = cumsum(value)) %>% 
     slice(-1) %>%
     ungroup %>% 
     mutate(name = str_c('t1_', name)) %>%
    pivot_wider(names_from = name, values_from = value) %>% 
    select(-Operator) %>% 
    bind_cols(sam_dat, .)
# A tibble: 3 x 8
#  Operator    t1    t2    t3    t4 t1_t2 t1_t3 t1_t4
#     <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1        1  5.73  4.98  8.70  1.08 10.7   19.4  20.5
#2        2  2.66  7.18  9.35  7.83  9.83  19.2  27.0
#3        3  2.02  7.70  1.26  4.07  9.72  11.0  15.0

Answer 4

Один dplyr и purrr параметр может быть:

map(.x = accumulate(names(sam_dat[-1]), c)[-1], 
    ~ sam_dat %>%
     mutate(!!paste(.x, collapse = "_") := rowSums(select(., one_of(.x))))) %>%
 reduce(full_join)

  Operator       t1       t2        t3       t4    t1_t2 t1_t2_t3 t1_t2_t3_t4
1        1 5.728534 4.976992 0.1339033 7.942399 10.70553 10.83943    18.78183
2        2 3.721239 7.698414 2.6722067 4.590657 11.41965 14.09186    18.68252
3        3 8.983897 3.841037 9.3470523 5.297196 12.82493 22.17199    27.46918

Или для дальнейшего соответствия желаемому результату:

map(.x = accumulate(names(sam_dat[-1]), c)[-1], 
    ~ sam_dat %>%
     mutate(!!paste(head(.x, 1), tail(.x, 1), sep = "_") := rowSums(select(., one_of(.x))))) %>%
 reduce(full_join)

  Operator       t1       t2        t3       t4    t1_t2    t1_t3    t1_t4
1        1 5.728534 4.976992 0.1339033 7.942399 10.70553 10.83943 18.78183
2        2 3.721239 7.698414 2.6722067 4.590657 11.41965 14.09186 18.68252
3        3 8.983897 3.841037 9.3470523 5.297196 12.82493 22.17199 27.46918