使用dplyr将函数应用于表的每一行？

问题描述

当使用 plyr 时，我经常发现使用 adply 可以用于我必须应用的标量函数每一行。

When working with plyr I often found it useful to use adply for scalar functions that I have to apply to each and every row.

例如

data(iris)
library(plyr)
head(
     adply(iris, 1, transform , Max.Len= max(Sepal.Length,Petal.Length))
    )
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Max.Len
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa     5.1
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa     4.9
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa     4.7
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa     4.6
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa     5.0
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa     5.4

现在我正在使用 dplyr 更多，我想知道是否有一个整洁/自然的方式来做到这一点？因为这是不我想要的：

Now I'm using dplyr more, I'm wondering if there is a tidy/natural way to do this? As this is NOT what I want:

library(dplyr)
head(
     mutate(iris, Max.Len= max(Sepal.Length,Petal.Length))
    )
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Max.Len
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa     7.9
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa     7.9
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa     7.9
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa     7.9
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa     7.9
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa     7.9

推荐答案

p>从dplyr 0.2（我想） rowwise（）被执行，所以这个问题的答案变成：

As of dplyr 0.2 (I think) rowwise() is implemented, so the answer to this problem becomes:

iris %>%
  rowwise() %>%
  mutate(Max.Len= max(Sepal.Length,Petal.Length))

这篇关于使用dplyr将函数应用于表的每一行？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！