dplyrを使用して複数の変数を変更するにはどうすればよいですか？

Question

複数の変数（すなわちVar.50、Var.100、Var.150およびVar.200）を含むtbl_dfオブジェクトdfが与えられ、2回測定された場合（P1およびP2）、mutateに同じ変数の新しいセット反復測定（例えば、平均P1およびP2、対応する各変数のP3を作成する）。

Similar questionsは前に頼まれてきたが、clear answers using dplyr.

例のデータを持っていないようです：

df <- structure(list(P1.Var.50 = c(134.242050170898, 52.375, 177.126017252604 
), P1.Var.100 = c(395.202219645182, 161.636606852214, 538.408426920573 
), P1.Var.150 = c(544.40028889974, 266.439168294271, 718.998555501302 
), P1.Var.200 = c(620.076151529948, 333.218780517578, 837.109700520833 
), P2.Var.50 = c(106.133892059326, 113.252154032389, 172.384114583333 
), P2.Var.100 = c(355.226725260417, 277.197153727214, 502.086781819661 
), P2.Var.150 = c(481.993103027344, 329.575764973958, 709.315409342448 
), P2.Var.200 = c(541.859161376953, 372.05473836263, 829.299621582031 
)), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, 
-3L), .Names = c("P1.Var.50", "P1.Var.100", "P1.Var.150", "P1.Var.200", 
"P2.Var.50", "P2.Var.100", "P2.Var.150", "P2.Var.200")) 

Answer 1

が

library(tidyverse) 
rownames_to_column(df, 'rn') %>% 
    gather(key, value, -rn) %>% 
    separate(key, into = c('key1', 'key2'), extra = 'merge', remove = FALSE) %>% 
    group_by(rn, key2) %>% 
    summarise(key3 = 'P3', value = mean(value)) %>% 
    unite(key, key3, key2) %>% 
    spread(key, value) %>% 
    ungroup() %>% 
    select(-rn) %>% 
    select(order(as.numeric(sub(".*\\.(\\d+)$", "\\1", names(.))))) %>% 
    bind_cols(df, .) 
# A tibble: 3 x 12 
# P1.Var.50 P1.Var.100 P1.Var.150 P1.Var.200 P2.Var.50 P2.Var.100 P2.Var.150 P2.Var.200 P3_Var.50 P3_Var.100 P3_Var.150 P3_Var.200 
#  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl> 
#1 134.2421 395.2022 544.4003 620.0762 106.1339 355.2267 481.9931 541.8592 120.18797 375.2145 513.1967 580.9677 
#2 52.3750 161.6366 266.4392 333.2188 113.2522 277.1972 329.5758 372.0547 82.81358 219.4169 298.0075 352.6368 
#3 177.1260 538.4084 718.9986 837.1097 172.3841 502.0868 709.3154 829.2996 174.75507 520.2476 714.1570 833.2047 

Answer 2

がdplyrの使用：

library(dplyr) 
df1 <- df %>% 
      rowwise() %>% 
      mutate(P3.Var.50 = mean(c(P1.Var.50,P2.Var.50)), 
       P3.Var.100 = mean(c(P1.Var.100,P2.Var.100)), 
       P3.Var.150 = mean(c(P1.Var.150,P2.Var.150)), 
       P3.Var.200 = mean(c(P1.Var.200,P2.Var.200))) 

------- ----プログラムによって--------------

012ここで

newcols <- sapply(seq(50,200,50), function(i) paste0("P3.Var.",i)) 

[1] "P3.Var.50" "P3.Var.100" "P3.Var.150" "P3.Var.200" 

df1 <- df %>% 
      rowwise() %>% 
      mutate_(.dots = setNames(paste0("mean(c(",gsub("P3","P1",newcols),",",gsub("P3","P2",newcols),"))"), newcols)) 

Answer 3

gatherアプローチによるオプションであるこれはAkrunのソリューションよりも少ないのが一般的であるが、あなたが不足している列を持っているし、あなたのカテゴリPとバールを知っているしない場合には、より高速でなければなりません（と短い）。

それが唯一の基地Rを使用して+パイプ：

np = 2 
vars <- seq(50,200,by = 50) 
df %>% 
    unlist %>% 
    matrix(ncol=np) %>% 
    cbind(rowMeans(.)) %>% 
    matrix(nrow=nrow(df)) %>% 
    `colnames<-`(c(names(df),paste0("P",np+1,".Var.",vars))) %>% 
    as.data.frame(stringsAsFactors=FALSE) 

# P1.Var.50 P1.Var.100 P1.Var.150 P1.Var.200 P2.Var.50 P2.Var.100 P2.Var.150 P2.Var.200 P3.Var.50 P3.Var.100 P3.Var.150 P3.Var.200 
# 1 134.2421 395.2022 544.4003 620.0762 106.1339 355.2267 481.9931 541.8592 120.18797 375.2145 513.1967 580.9677 
# 2 52.3750 161.6366 266.4392 333.2188 113.2522 277.1972 329.5758 372.0547 82.81358 219.4169 298.0075 352.6368 
# 3 177.1260 538.4084 718.9986 837.1097 172.3841 502.0868 709.3154 829.2996 174.75507 520.2476 714.1570 833.2047