dplyr đột biến rowSums tính toán hoặc các chức năng tùy chỉnh

Question

Tôi đang cố gắng để biến một biến mới từ loại tính hàng, nói rowSums như sau

iris %>% 
    mutate_(sumVar = 
      iris %>% 
      select(Sepal.Length:Petal.Width) %>% 
      rowSums) 

kết quả được rằng "sumVar" sẽ bỏ bớt giá trị đầu tiên của mình (10.2):

Source: local data frame [150 x 6] 
Groups: <by row> 

    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species sumVar 
1   5.1   3.5   1.4   0.2 setosa 10.2 
2   4.9   3.0   1.4   0.2 setosa 10.2 
3   4.7   3.2   1.3   0.2 setosa 10.2 
4   4.6   3.1   1.5   0.2 setosa 10.2 
5   5.0   3.6   1.4   0.2 setosa 10.2 
6   5.4   3.9   1.7   0.4 setosa 10.2 
.. 
Warning message: 
Truncating vector to length 1 

Có nên áp dụng rowwise không? Hoặc động từ thích hợp để sử dụng trong các loại tính toán này là gì.

Edit:

Cụ thể hơn, là có cách nào để thực hiện chức năng inline tùy chỉnh với dplyr?

Tôi tự hỏi nếu nó có thể làm điều gì đó như:

iris %>% 
    mutate(sumVar = colsum_function(Sepal.Length:Petal.Width)) 

Answer 1

Đây là chi tiết của một workaround nhưng có thể được sử dụng

iris %>% mutate(sumVar = rowSums(.[1:4])) 

---

Theo văn bản trong ý kiến, bạn có thể cũng sử dụng một bên trong biến thể select để nhận các cột bạn muốn tổng hợp, ví dụ:

iris %>% 
    mutate(sumVar = rowSums(select(., contains("Sepal")))) %>% 
    head 

hoặc

iris %>% 
    mutate(sumVar = select(., contains("Sepal")) %>% rowSums()) %>% 
    head 

Answer 2

Một cách phức tạp hơn sẽ là:

iris %>% select(Sepal.Length:Petal.Width) %>% 
mutate(sumVar = rowSums(.)) %>% left_join(iris) 

Answer 3

Thêm bình luận @ docendodiscimus như một câu trả lời. +1 với anh ấy!

iris %>% mutate(sumVar = rowSums(select(., contains("Sepal"))))