Question

我有以下数据框

Type   CA   AR
alpha   1   5  
beta    4   9 
gamma   3   8

我想获得列和行总和，使其看起来像这样：

    Type   CA   AR Total
    alpha   1   5    6
    beta    4   9    13
    gamma   3   8    11
    Total   8   22   30

我能够做rowSums（如上所示）我想因为它们都是数字的。

colSums(df)

然而，当我做colSums时，我得到错误'x必须是数字'。我意识到这是因为“类型”列不是数字。

如果我执行以下代码，以便尝试将值打印到第4行（并且只汇总第2到第4列）

df[,4] = colSums(df[c(2:4)]

然后我得到一个错误，即替换与数据大小不同。

有谁知道如何解决这个问题？我想打印第2-4列的列总和，并将第1列留空或允许我打印“总计”？

提前致谢!!

Answer 1

plyr包中的结帐$min。

numcolwise()

结果：

library(plyr)

df <- data.frame(
  Type = c("alpha", "beta", "gamme"),
  CA = c(1, 4, 3),
  AR = c(5, 9, 8)
)

numcolwise(sum)(df)

Answer 2

使用matrix：

m <- as.matrix(df[,-1])
rownames(m) <- df$Type
#       CA AR
# alpha  1  5
# beta   4  9
# gamma  3  8

然后添加边距：

addmargins(m,FUN=c(Total=sum),quiet=TRUE)
#       CA AR Total
# alpha  1  5     6
# beta   4  9    13
# gamma  3  8    11
# Total  8 22    30

更简单的addmargins(m)也可以，但默认使用“Sum”标记边距。

Answer 3

你是对的，这是因为第一列不是数字。

尝试将第一列用作rownames：

df <- data.frame(row.names = c("alpha", "beta", "gamma"), CA = c(1, 4, 3), AR = c(5, 9, 8))
df$Total <- rowSums(df)
df['Total',] <- colSums(df)
df

输出将是：

      CA AR Total
alpha  1  5     6
beta   4  9    13
gamma  3  8    11
Total  8 22    30

如果您需要“类型”一词，只需删除rownames并将列添加回来：

Type <- rownames(df)
df <- data.frame(Type, df, row.names=NULL)
df

它的输出：

   Type CA AR Total
1 alpha  1  5     6
2  beta  4  9    13
3 gamma  3  8    11
4 Total  8 22    30

Answer 4

使用：

df$Total <- df$CA + df$AR

更通用的解决方案：

data$Total <- Reduce('+',data[, sapply(data, is.numeric)])

编辑：我意识到我完全误解了这个问题。你确实正在寻找行的总和，我给了一些列。

改为做行：

data <- data.frame(x = 1:3, y = 4:6, z = as.character(letters[1:3]))
data$z <- as.character(data$z)
rbind(data,sapply(data, function(y) ifelse(test = is.numeric(y), Reduce('+',y), "Total")))

Answer 5

如果您不知道哪些列是数字的，而是想要行之和，那么请执行以下操作：

df$Total = rowSums( df[ sapply(df, is.numeric)] )

is.numeric函数将返回一个逻辑值，该值对于选择列有效，sapply将逻辑值作为向量返回。要添加一组列总计和总计，我们需要回退到创建数据集的位置，并阻止＆＃34;类型＆＃34;列被构建为一个因素：

 dat <- read.table(text="Type   CA   AR
 alpha   1   5  
 beta    4   9 
 gamma   3   8 ",stringsAsFactors=FALSE)

 dat$Total = rowSums( dat[ sapply(dat, is.numeric)] )

 rbind( dat, append(c(Type="Total"),  
                    as.list(colSums( dat[ sapply(dat, is.numeric)] ))))
#----------
   Type CA AR Total
1 alpha  1  5     6
2  beta  4  9    13
3 gamma  3  8    11
4 Total  8 22    30

这是一个data.frame：

> str( rbind( dat, append(c(Type="Total"),  as.list(colSums( dat[ sapply(dat, is.numeric)] )))) )
'data.frame':   4 obs. of  4 variables:
 $ Type : chr  "alpha" "beta" "gamma" "Total"
 $ CA   : num  1 4 3 8
 $ AR   : num  5 9 8 22
 $ Total: num  6 13 11 30

Answer 6

我认为这应该可以解决你的问题

x<-data.frame(type=c('alpha','beta','gama'), x=c(1,2,3), y=c(4,5,6))
x[,'Total'] <- rowSums(x[,c(2:3)])
x<-rbind(x,c(type = c('Total'), c(colSums(x[,c(2:4)]))))

Answer 7

library(tidyverse)

df <- data.frame(
  Type = c("alpha", "beta", "gamme"),
  CA = c(1, 4, 3),
  AR = c(5, 9, 8)
)

df2 <- colSums(df[, c("CA", "AR")])
# CA AR 
# 8 22

R：colSums，并非所有列都是数字

7 个答案: