Dplyr সহ একাধিক কলাম জুড়ে যোগফল

Question 1

আমার প্রশ্নে ডেটা ফ্রেমের একাধিক কলামে মানগুলি যোগ করা এবং এই সংমিশ্রণের সাথে মিল রেখে একটি নতুন কলাম তৈরি করা জড়িত dplyr। কলামগুলিতে ডেটা এন্ট্রিগুলি বাইনারি (0,1) হয়। আমি এর summarise_eachবা mutate_eachফাংশনের সারি-অনুসারে এনালগের কথা ভাবছি dplyr। নীচে ডেটা ফ্রেমের একটি সর্বনিম্ন উদাহরণ দেওয়া হল:

library(dplyr)
df=data.frame(
  x1=c(1,0,0,NA,0,1,1,NA,0,1),
  x2=c(1,1,NA,1,1,0,NA,NA,0,1),
  x3=c(0,1,0,1,1,0,NA,NA,0,1),
  x4=c(1,0,NA,1,0,0,NA,0,0,1),
  x5=c(1,1,NA,1,1,1,NA,1,0,1))

> df
   x1 x2 x3 x4 x5
1   1  1  0  1  1
2   0  1  1  0  1
3   0 NA  0 NA NA
4  NA  1  1  1  1
5   0  1  1  0  1
6   1  0  0  0  1
7   1 NA NA NA NA
8  NA NA NA  0  1
9   0  0  0  0  0
10  1  1  1  1  1

আমি এরকম কিছু ব্যবহার করতে পারি:

df <- df %>% mutate(sumrow= x1 + x2 + x3 + x4 + x5)

তবে এটিতে প্রতিটি কলামের নাম লেখা জড়িত। আমার কাছে 50 টি কলাম রয়েছে। এছাড়াও কলামের নামগুলি লুপের বিভিন্ন পুনরাবৃত্তিতে পরিবর্তিত হয় যেখানে আমি এই ক্রিয়াকলাপটি বাস্তবায়ন করতে চাই তাই আমি কোনও কলামের নাম না দেওয়ার চেষ্টা করতে চাই।

আমি কীভাবে সবচেয়ে দক্ষতার সাথে এটি করতে পারি? কোন সহায়তা ব্যাপকভাবে প্রশংসা হবে।

Question 2

কেমন

প্রতিটি কলাম যোগফল

df %>%
   replace(is.na(.), 0) %>%
   summarise_all(funs(sum))

প্রতিটি সারি যোগফল

df %>%
   replace(is.na(.), 0) %>%
   mutate(sum = rowSums(.[1:5]))

Question 3

আপনি যদি কিছু নির্দিষ্ট কলামগুলি কেবলমাত্র যোগ করতে চান তবে আমি এই জাতীয় কিছু ব্যবহার করব:

library(dplyr)
df=data.frame(
  x1=c(1,0,0,NA,0,1,1,NA,0,1),
  x2=c(1,1,NA,1,1,0,NA,NA,0,1),
  x3=c(0,1,0,1,1,0,NA,NA,0,1),
  x4=c(1,0,NA,1,0,0,NA,0,0,1),
  x5=c(1,1,NA,1,1,1,NA,1,0,1))
df %>% select(x3:x5) %>% rowSums(na.rm=TRUE) -> df$x3x5.total
head(df)

এইভাবে আপনি dplyr::selectএর সিনট্যাক্স ব্যবহার করতে পারেন ।

Question 4

আমি নির্দিষ্ট প্যাটার্ন নামের সাথে ভেরিয়েবলের যোগফলের জন্য নিয়মিত প্রকাশের মিলটি ব্যবহার করব। উদাহরণ স্বরূপ:

df <- df %>% mutate(sum1 = rowSums(.[grep("x[3-5]", names(.))], na.rm = TRUE),
                    sum_all = rowSums(.[grep("x", names(.))], na.rm = TRUE))

আপনি আপনার ডেটা ফ্রেমের নির্দিষ্ট গ্রুপের ভেরিয়েবলের যোগফল হিসাবে একাধিক ভেরিয়েবল তৈরি করতে পারেন।

Question 5

আমি প্রায়শই এই সমস্যার মুখোমুখি হই এবং এটি করার সবচেয়ে সহজ উপায় হ'ল apply()একটি mutateকমান্ডের মধ্যে ফাংশনটি ব্যবহার করা ।

library(tidyverse)
df=data.frame(
  x1=c(1,0,0,NA,0,1,1,NA,0,1),
  x2=c(1,1,NA,1,1,0,NA,NA,0,1),
  x3=c(0,1,0,1,1,0,NA,NA,0,1),
  x4=c(1,0,NA,1,0,0,NA,0,0,1),
  x5=c(1,1,NA,1,1,1,NA,1,0,1))

df %>%
  mutate(sum = select(., x1:x5) %>% apply(1, sum, na.rm=TRUE))

আপনি এখানে স্ট্যান্ডার্ড dplyrট্রিকস (যেমন starts_with()বা contains()) ব্যবহার করে কলামগুলি নির্বাচন করতে চান তা ব্যবহার করতে পারেন । একটি mutateকমান্ডের মধ্যে সমস্ত কাজ করে , এই ক্রিয়াটি dplyrপ্রক্রিয়াজাতকরণের ধাপগুলির প্রবাহের মধ্যে যে কোনও জায়গায় ঘটতে পারে । পরিশেষে, apply()ফাংশনটি ব্যবহার করে , আপনার নিজের উদ্দেশ্যে নির্মিত সংক্ষিপ্তকরণ ফাংশন সহ আপনার যা প্রয়োজন সংক্ষিপ্তসার প্রয়োজন তা ব্যবহার করার নমনীয়তা আপনার রয়েছে।

বিকল্পভাবে, যদি একটি নন-টিডিভার্স ফাংশন ব্যবহারের ধারণাটি আবেদনময়ী হয়, তবে আপনি কলামগুলি সংগ্রহ করতে পারেন, সেগুলি সংক্ষিপ্ত করতে পারেন এবং শেষ পর্যন্ত ফলাফলটিতে মূল ডেটা ফ্রেমে ফিরে যেতে পারেন।

df <- df %>% mutate( id = 1:n() )   # Need some ID column for this to work

df <- df %>%
  group_by(id) %>%
  gather('Key', 'value', starts_with('x')) %>%
  summarise( Key.Sum = sum(value) ) %>%
  left_join( df, . )

এখানে আমি starts_with()কলামগুলি নির্বাচন করতে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি এবং যোগফলটি গণনা করেছি এবং আপনি NAমানগুলির সাথে যা চান তা করতে পারেন । এই পদ্ধতির নেতিবাচক দিকটি হ'ল এটি বেশ নমনীয় হলেও এটি dplyrডেটা সাফ করার পদক্ষেপগুলির একটি স্ট্রিমের সাথে সত্যই ফিট করে না ।

Question 6

এর reduce()থেকে ব্যবহার করা তার থেকে purrrকিছুটা দ্রুত rowSumsএবং স্পষ্টতই দ্রুততর apply, যেহেতু আপনি সমস্ত সারিগুলিতে পুনরাবৃত্তি এড়াতে এবং কেবল ভেক্টরাইজড ক্রিয়াকলাপগুলির সুবিধা নেবেন:

library(purrr)
library(dplyr)
iris %>% mutate(Petal = reduce(select(., starts_with("Petal")), `+`))

দেখুন এই সময় জন্য

Question 7

এর নতুন সংস্করণে dplyrআপনি ব্যবহার করতে পারেন rowwise()সহ c_acrossফাংশন নির্দিষ্ট সারি ভিত্তিক রূপগুলো হবে না যে জন্য সারি ভিত্তিক অ্যাগ্রিগেশন সম্পাদন করতে, কিন্তু যদি সারি ভিত্তিক বৈকল্পিক বিদ্যমান এটি দ্রুত হওয়া উচিত।

যেহেতু rowwise()কেবলমাত্র গ্রুপিংয়ের একটি বিশেষ ফর্ম এবং ক্রিয়াপদের কাজ করার পদ্ধতি পরিবর্তন করে আপনি সম্ভবত ungroup()আপনার সারি অনুসারে অপারেশন করার পরে এটিটি পাইপ করতে চাইবেন ।

সারিগুলির একটি ব্যাপ্তি নির্বাচন করতে:

df %>%
  dplyr::rowwise() %>% 
  dplyr::mutate(sumrange = sum(dplyr::c_across(x1:x5), na.rm = T))
# %>% dplyr::ungroup() # you'll likely want to ungroup after using rowwise()

টাইপ করে সারি নির্বাচন করতে:

df %>%
  dplyr::rowwise() %>% 
  dplyr::mutate(sumnumeric = sum(c_across(where(is.numeric)), na.rm = T))
# %>% dplyr::ungroup() # you'll likely want to ungroup after using rowwise()

আপনার নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে একটি সারি-ভিত্তিক বৈকল্পিক উপস্থিত রয়েছে যাতে আপনি নিম্নলিখিতটি করতে পারেন ( acrossপরিবর্তে এর ব্যবহারটি নোট করুন ):

df %>%
  dplyr::mutate(sumrow = rowSums(dplyr::across(x1:x5), na.rm = T))
# %>% dplyr::ungroup() # you'll likely want to ungroup after using rowwise()

আরও তথ্যের জন্য পৃষ্ঠাটি সারিবদ্ধভাবে দেখুন ।