作者：包寒吴霜
中科院心理所硕士在读（名字/人格/社会/文化心理学）
知乎：https://www.zhihu.com/people/psychbruce
社会科学研究经常会遇到“超多变量”的情况——多量表、多维度、多题项，以及复杂的正反计分题……如何更高效地计算量表总分？如何更简洁地进行反向计分？
本文将为大家分享如何使用R语言（data.table包 + 自编函数）优雅地计算多变量。
当我们的数据中存在成百上千个变量时，不仅变量管理存在一定的难度，而且变量计算也会变得比较复杂。如果使用R来处理，有哪些现存的方法呢？
dplyr包的mutate函数（需再次赋值给data）
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1data=mutate(data, X=x1+x2+x3, Y=y1+y2+y3)
data.table包的“:=”函数（原地更新，无需赋值）
1# 单变量计算
2data[, X:=x1+x2+x3]
3# 多变量同时计算
4data[, ":="(X=x1+x2+x3, Y=y1+y2+y3)]
变量少还好说，然而，一旦遇到几十个甚至几百个变量，我们都希望利用更简便的方法来计算总分或平均分，而不是一个个敲变量名。
首先，直接使用sum(...)或mean(...)是行不通的，大家可以自行尝试（算出来的其实是每一列的总分而不是每一行的总分）。实际上，我们需要用mapply把相关函数施加于各个变量上，这样才能分别对每一行计算总分：
1data[, ":="(Xsum=mapply(sum, x1, x2, x3))]
这只是一个初步的解决思路，但依然尚未解决多变量的问题——我们并不想一个个敲变量名。
于是乎，针对大家经常遇到的一些变量计算需求，我编制了相应的R函数，既可以用于普通的data.frame（mutate），也可以用于data.table（:=）。
下面以计算平均值为例，介绍自编的MEAN函数的基本用法：
1data[, ":="(Xmean1=MEAN(data, "x", 1:50),
2 Xmean2=MEAN(data, vars=c("x1", "x2", "x3")),
3 Xmean3=MEAN(data, varrange="x1:x50"),
4 Xmean4=MEAN(data, "x", 1:50, rev=41:50, likert=1:7))]
MEAN的第一个参数为原来的数据（data.frame或data.table），后面的若干参数用来定义变量范围和反向计分题：
对于有规律的变量名，如x1-x50，只需要定义var="x"和item=1:50即可（此为推荐用法，并且var和item参数名可省略）
或者可以通过vars具体列出参与计算的变量（字符串向量）
另外还可以通过varrange="x1:x50"或varrange=c("x1","x50")的形式定义变量的起止范围
【提示：此时的1和50不代表数字上的连续范围，也就是说，varrange定义的起止范围是数据中变量的原始位置，如果原始变量的后缀数字是乱序排列的，则推荐使用var和item定义】如果涉及反向计分题，只需要通过rev参数定义哪些题目反向计分（可以是单个数字、单个字符串、数字向量、字符串向量），并通过likert参数定义题目是几点量表（例如1-7点的量表，设置likert=1:7或者likert=c(1, 7)均可）
MEAN函数的源代码如下（复制并运行即可使用）：
1MEAN=function(data, var=NULL, items=NULL,
2 vars=NULL,
3 varrange=NULL,
4 rev=NULL, likert=NULL,
5 na.rm=TRUE) {
6 Mean=function(...) mean(c(...), na.rm=na.rm)
7 if(!is.null(varrange)) {
8 dn=names(data)
9 if(length(varrange)==1) varrange=strsplit(varrange, ":")[[1]]
10 varMin=varrange[1]
11 varMax=varrange[length(varrange)]
12 vars=dn[which(dn==varMin):which(dn==varMax)]
13 } else {
14 if(is.null(vars)) vars=paste0(var, items)
15 }
16 if(is.character(rev)) rev=which(vars %in% rev)
17 vars=paste(deparse(substitute(data)), vars, sep="$")
18 pre=rep("", length(vars))
19 pre[rev]=ifelse(is.null(likert), "", paste0(min(likert)+max(likert), "-"))
20 varlist=paste0(pre, vars)
21 eval(parse(text=paste0("mapply(Mean, ", paste(varlist, collapse=", "), ")")))
22}
除了MEAN之外，还有其他的几个自编函数，用法与MEAN类似，包括SUM（计算总分）、COUNT（统计某个值在多个变量中的出现次数）、CONSEC（统计多个变量中连续相同数字出现最多的个数）：
1SUM=function(data, var=NULL, items=NULL,
2 vars=NULL,
3 varrange=NULL,
4 rev=NULL, likert=NULL,
5 na.rm=TRUE) {
6 Sum=function(...) sum(..., na.rm=na.rm)
7 if(!is.null(varrange)) {
8 dn=names(data)
9 if(length(varrange)==1) varrange=strsplit(varrange, ":")[[1]]
10 varMin=varrange[1]
11 varMax=varrange[length(varrange)]
12 vars=dn[which(dn==varMin):which(dn==varMax)]
13 } else {
14 if(is.null(vars)) vars=paste0(var, items)
15 }
16 if(is.character(rev)) rev=which(vars %in% rev)
17 vars=paste(deparse(substitute(data)), vars, sep="$")
18 pre=rep("", length(vars))
19 pre[rev]=ifelse(is.null(likert), "", paste0(min(likert)+max(likert), "-"))
20 varlist=paste0(pre, vars)
21 eval(parse(text=paste0("mapply(Sum, ", paste(varlist, collapse=", "), ")")))
22}
23
24
25COUNT=function(data, var=NULL, items=NULL,
26 vars=NULL,
27 varrange=NULL,
28 value=NA) {
29 Count=function(...) sum(c(...), na.rm=TRUE)
30 if(!is.null(varrange)) {
31 dn=names(data)
32 if(length(varrange)==1) varrange=strsplit(varrange, ":")[[1]]
33 varMin=varrange[1]
34 varMax=varrange[length(varrange)]
35 vars=dn[which(dn==varMin):which(dn==varMax)]
36 } else {
37 if(is.null(vars)) vars=paste0(var, items)
38 }
39 vars=paste(deparse(substitute(data)), vars, sep="$")
40 if(is.na(value)) {
41 varlist=paste0("is.na(", vars, ")")
42 } else {
43 varlist=paste0(vars, "==", value)
44 }
45 eval(parse(text=paste0("mapply(Count, ", paste(varlist, collapse=", "), ")")))
46}
47
48
49CONSEC=function(data, var=NULL, items=NULL,
50 vars=NULL,
51 varrange=NULL,
52 values=0:9) {
53 Conseq=function(string, number=values) {
54 # Consecutive Identical Digits
55 require(stringr)
56 pattern=paste(paste0(number, "{2,}"), collapse="|")
57 ifelse(grepl(pattern, string), max(nchar(str_extract_all(string=string, pattern=pattern, simplify=TRUE))), 0)
58 }
59 if(!is.null(varrange)) {
60 dn=names(data)
61 if(length(varrange)==1) varrange=strsplit(varrange, ":")[[1]]
62 varMin=varrange[1]
63 varMax=varrange[length(varrange)]
64 vars=dn[which(dn==varMin):which(dn==varMax)]
65 } else {
66 if(is.null(vars)) vars=paste0(var, items)
67 }
68 vars=paste(deparse(substitute(data)), vars, sep="$")
69 varlist=vars
70 eval(parse(text=paste0("mapply(Conseq, paste0(", paste(varlist, collapse=", "), "))")))
71}
最后，我们以一个具体的例子来综合演示上述函数的用法。在下面的这个data.table中，我特意将x2和x4的位置对调了，大家可以自行体会不同参数之间的微妙差别（如var、vars、varrange）
1d=data.table(x1=1:5, x4=c(2,2,5,4,5), x3=c(3,2,NA,NA,5), x2=c(4,4,NA,2,5), x5=c(5,4,1,4,5))
2# x1 x4 x3 x2 x5
3# 1: 1 2 3 4 5
4# 2: 2 2 2 4 4
5# 3: 3 5 NA NA 1
6# 4: 4 4 NA 2 4
7# 5: 5 5 5 5 5
8
9d[,":="(n.na=COUNT(d, "x", 1:5, value=NA),
10 n.2=COUNT(d, "x", 1:5, value=2),
11 sum=SUM(d, "x", 1:5),
12 mean1=MEAN(d, "x", 1:5),
13 mean2=MEAN(d, vars=c("x1", "x4")),
14 mean3=MEAN(d, varrange="x1:x2", rev="x2", likert=1:5),
15 cons1=CONSEC(d, "x", 1:5),
16 cons2=CONSEC(d, varrange="x1:x5"))]
17# x1 x4 x3 x2 x5 n.na n.2 sum mean1 mean2 mean3 cons1 cons2
18# 1: 1 2 3 4 5 0 1 15 3.0 1.5 2 0 0
19# 2: 2 2 2 4 4 0 3 14 2.8 2.0 2 2 3
20# 3: 3 5 NA NA 1 2 0 9 3.0 4.0 4 0 0
21# 4: 4 4 NA 2 4 1 1 14 3.5 4.0 4 2 2
22# 5: 5 5 5 5 5 0 0 25 5.0 5.0 4 5 5
Tips：三种定义变量的方式选择其一即可，分别适用于不同需求——
var和item会将变量按照item的数字顺序重新排列（在函数内部其实是paste了var和item）
vars则以该参数实际定义的顺序为准
varrange定义的是起止位置的变量（因此在本例中“x1:x2”实则对应了“x1, x4, x3, x2”四个变量）
更多实用函数，请访问作者的GitHub：
https://github.com/psychbruce/stats/blob/master/BruceFunctions.R
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