R中的dplyr包提供了一个函数c_across(),它可以在rowSums()函数中产生一些奇怪的行为。具体来说,c_across()函数用于在dplyr管道中对多个列进行操作。
在使用rowSums()函数时,如果将c_across()函数用于列选择器,可能会导致奇怪的结果。这是因为rowSums()函数期望接收一个矩阵或数据框作为输入,而c_across()函数返回的是一个列表。
为了解决这个问题,可以使用cur_data()函数将列表转换为数据框,然后再将其传递给rowSums()函数。具体的代码如下:
library(dplyr)
# 创建一个示例数据框
df <- data.frame(A = c(1, 2, 3),
B = c(4, 5, 6),
C = c(7, 8, 9))
# 使用c_across()和rowSums()计算每行的和
df %>%
rowwise() %>%
mutate(sum = rowSums(as.data.frame(c_across(everything()))))
在上面的代码中,我们使用c_across()函数选择了所有列,并使用rowSums()函数计算了每行的和。通过将c_across()的结果转换为数据框,我们可以避免奇怪的行为。
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