Question

我是R的新手并寻求帮助来计算每行所选列的总和。我的简单数据框如下。

data = data.frame(location = c("a","b","c","d"),
            v1 = c(3,4,3,3), v2 = c(4,56,3,88), v3 =c(7,6,2,9), v4=c(7,6,1,9),
            v5 =c(4,4,7,9), v6 = c(2,8,4,6))

对于新数据框中的每一行，我想要列V1到V3和V4到V6的总和。

我做了类似下面的事情。

rowSums(data[,2:4][,5:7])

但我的代码中应该有些错误。提前感谢您的帮助。

Answer 1

使用apply这是一个非常简单的解决方案。

output <- data.frame( x1 = apply(data[2:4], 1, sum) ,
                      x2 = apply(data[5:7], 1, sum) )

结果：

output
>    x1 x2
> 1  14 13
> 2  66 18
> 3   8 12
> 4 100 24

Answer 2

我的意思是使用dply：

require(dply)
data %>% mutate(v2v4 = rowSums(.[2:4])) %>% mutate(v4v6 = rowSums(.[5:7])) %>% select(-(location:v6))

结果：

> newDf <- data %>% mutate(v2v4 = rowSums(.[2:4])) %>% mutate(v4v6 = rowSums(.[5:7])) %>% select(-(location:v6))
> newDf
  v2v4 v4v6
1   14   13
2   66   18
3    8   12
4  100   24

Answer 3

好的，如果你想要一个单独的数据帧：

> data.frame(X1=rowSums(data[,2:4]), X2=rowSums(data[,5:7]))

Answer 4

rowSums(cbind(mydata$variable1, mydata$variable2, mydata$variable3), na.rm = T )

Answer 5

明确指定两个总结：

cbind(x1=rowSums(data[,c('v1','v2','v3')]),x2=rowSums(data[,c('v4','v5','v6')]));
##       x1 x2
## [1,]  14 13
## [2,]  66 18
## [3,]   8 12
## [4,] 100 24

Answer 6

我们可以>>> print ("Starting {0} concurrent workers").format(5) Starting 5 concurrent workers将数据集放入split，然后将list与Reduce一起使用。

f="+"

Answer 7

所以，我遇到了类似的问题

我在 2 个不同的时间有 20 个问题的相同调查，因此有 2 个不同的调查分数，总共 40 列。每个调查问题都以标识符结尾。所以例如，调查的第一个问题通过添加 .a 或 .c 来区分：

Survey1Question1.a
Survey1Question1.c

假设您的数据在 df1 中，并且您希望对每个调查内的所有列求和，以便获得 2 个调查分数：

df1 %>% mutate(Survey.A = rowSums(.[grepl('\\.a$',colnames(.))]),
        Survey2 = rowSums(.[grepl('\\.c$',colnames(.))]),
        )

# A tibble: 9 x 2
  Survey.A Survey.C
     <dbl>   <dbl>
1       64      51
2       89      91
3       62      60
4       80      80
5       66      69
6       60      61
7       71      74
8       52      50
9       79      69

我只是在学习如何使用“.”点符号。但我相信这是有效的，因为 rowSums 需要一个数据框。 Which means you can follow Technophobe1's answer 以上。但是接下来的技巧就变成了如何以编程方式做到这一点。

好吧，第一个'.'在 rowSums 中是管道 (df1) 传递的数据集中的完整列/变量集。但是您想对其进行子集化。

所以，这里是 grepl 运行良好的地方。您可以使用以下语法使用 grepl 对数据帧进行子集化：dataframe[,grepl("pattern",colnames(dataframe))]

所以，在我上面的代码 rowSums(.[grepl('\\.a$',colnames(.))]) 中，诀窍是用 '.' 替换 'dataframe'。点符号。

如何获取R中选定列的rowSums

7 个答案: