Rは列単位での演算はとても便利だが、行単位での演算がやってみると割と面倒。おそらく、列はデータの項目、行はデータを表すという考え方が背景にある。apply() を使うと行単位での関数の適用ができる。
apply(dat, 1, sum)
しかし、datがデータフレームの場合、数値型だけではないのでエラーが出るし特定の列だけを演算の対象にしたい場合に困る。
dat <- tibble( a = sample(1:6,100,replace=TRUE), b = sample(1:6,100,replace=TRUE), c = sample(1:6,100,replace=TRUE) )
dat %>% rowwise() %>% mutate(res = sum(c_across(), na.rm=TRUE)) %>% ungroup()
> df |> rowwise() |> mutate(m = mean(c(x,y,z)))
# A tibble: 6 × 4
# Rowwise:
x y z m
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 0.407 0.553 0.891 0.617
2 0.0314 0.840 0.197 0.356
3 0.291 0.699 0.524 0.505
4 0.370 0.217 0.815 0.467
5 0.951 0.483 0.950 0.795
6 0.897 0.515 0.527 0.646
> df |> mutate(m = mean(c(x,y,z)))
# A tibble: 6 × 4
x y z m
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 0.407 0.553 0.891 0.564
2 0.0314 0.840 0.197 0.564
3 0.291 0.699 0.524 0.564
4 0.370 0.217 0.815 0.564
5 0.951 0.483 0.950 0.564
6 0.897 0.515 0.527 0.564
mの列を見ると、rowwise()を適用した上の演算は、各行ごとに演算ができているが、適用していない下のほうはｍ列の値が全て同じになっている。
通常、Rではベクトル同士の演算は、ベクトルを返してくるが、mean()、sum()などのようにスカラーしか返してこない関数を行単位で適用したいときに、有力に使える。