对于类似于下面的df <- read.table(text =
" Estrato Callevive
1 2 'Moderadamente Satisfecho'
2 4 'Moderadamente Satisfecho'
3 3 'Moderadamente Satisfecho'
4 0 'Moderadamente Satisfecho'
5 3 'Moderadamente Satisfecho'
6 3 'Moderadamente Satisfecho'
7 3 'Moderadamente Satisfecho'
8 3 'Moderadamente Satisfecho'
9 3 'Moderadamente Satisfecho'
10 2 'Moderadamente Satisfecho'
11 3 'Moderadamente Satisfecho'
12 2 'Moderadamente Satisfecho'
13 2 'Moderadamente Satisfecho'
14 3 'Moderadamente Satisfecho'
15 2 'Moderadamente Satisfecho'
16 2 'Muy Satisfecho'
17 2 'Un Poco Satisfecho'
18 3 'Moderadamente Satisfecho'
19 2 'Moderadamente Satisfecho'
20 2 'Moderadamente Satisfecho'
21 2 'Muy Satisfecho'
22 2 'Muy Satisfecho'
23 2 'Muy Satisfecho'
24 2 'Muy Satisfecho'
25 5 'Moderadamente Satisfecho'", row.names = 1)
（在我的情况下，读作带有很多变量的.csv），如何将变量data.frame的值替换为变量{{1}的总和和a，用于匹配日期？我只能用漫长而笨重的方式做到这一点。
a答案 0 :(得分：1)
您可以使用 <PreferenceCategory android:title="Auto Restore">
<CheckBoxPreference
android:id="@+id/chAutoRestore" //I think that it's supernumerary
android:key="@string/IsAutoRestore"
android:summary="Auto restore every 15"
android:title="Auto Restore" />
</PreferenceCategory>
中的spread和gather：
dplyr答案 1 :(得分：1)
使用by：
df.res <- do.call(rbind, unname(by(df, df$timestep, function(x) {
x$value[x$variable == "a"] = sum(x$value[x$variable %in% c("a", "f")]);
x})));
head(df.res);
# timestep value variable
#1 1921-10-31 5756 a
#13 1921-10-31 0 b
#25 1921-10-31 0 c
#37 1921-10-31 0 d
#49 1921-10-31 345 e
#61 1921-10-31 5756 f