在列表数据框中使用列值作为数据框的索引（映射或apply与seq_along）？

Question

我有一个数据帧列表 list1 并需要在每个数据框中新建一列'mn'，该列是基于另一列中的值的条件数列的平均数 num 加一。所以，对于 num=3 新的列将是前四列的平均值。在下面的例子中

df1 <- data.frame(num= c(3, 1, 1, 1, 2), d1= c(1, 17, 17, 17, 15), d2= c(1, 15, 15, 15, 21), d3= c(6, 21, 21, 21, 23), d4= c(2, 3, 3, 3, 2))
df2 <- data.frame(num= c(3, 2, 2, 2, 2), d1= c(1, 10, 10, 10, 15), d2= c(1, 5, 5, 5, 21), d3= c(6, 2, 2, 2, 23), d4= c(2, 3, 3, 3, 5))
list1 <- list(df1, df2)

我希望

newlist
[[1]]
   num   d1   d2   d3   d4    mn
1   3    1    1    6    2    2.5
2   1    17   15   21   3    16.0  
3   1    17   15   21   3    16.0 

最接近的我已经得到了

newlist <- lapply(list1, function(x) {
  x <- cbind(x, sapply(x$num, function(y) {
      y <- rowSums(x[2:(2+y)])/(y+1)
      }))
  })

它为每一行的手段绑定列。基于 此职位 我想我需要一个seq_along或者内部的Map函数，但是我不知道如何实现它。

Answer 1

一个选项是循环处理 list 与 lapply，提取每行的元素数，用 apply 根据'num'列的值(+1)，得到的是 mean 并在 transform

lapply(list1, function(x)  transform(x,
       mn = apply(x, 1, function(y) mean(y[-1][seq(y[1]+1)]))))
#[[1]]
#  num d1 d2 d3 d4       mn
#1   3  1  1  6  2  2.50000
#2   1 17 15 21  3 16.00000
#3   1 17 15 21  3 16.00000
#4   1 17 15 21  3 16.00000
#5   2 15 21 23  2 19.66667

#[[2]]
#  num d1 d2 d3 d4        mn
#1   3  1  1  6  2  2.500000
#2   2 10  5  2  3  5.666667
#3   2 10  5  2  3  5.666667
#4   2 10  5  2  3  5.666667
#5   2 15 21 23  5 19.666667

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或与 tidyverse，通过将 "长 "格式与 pivot_longer，按行进行分组，得到 mean 基于'num'值的前'n'个元素。

library(purrr)
library(dplyr)
library(tidyr)
map(list1, ~
        .x %>% 
           mutate(rn = row_number()) %>%
           pivot_longer(cols = starts_with('d')) %>% 
           group_by(rn) %>% 
           summarise(value = mean(value[seq_len(first(num) + 1)])) %>%
           pull(value) %>%
           bind_cols(.x, mn = .))