Question

我希望对数据帧（数据）的一列中的每5行数据求和，以显示第6行中前5行的总和（请参见下表）。我已经尝试了以下dplyr，该dplyr以向量的形式返回总体行rate2列中所有总计值的总和。

data$rate2<-
  ifelse(data$age!="Overall", data$rate,
  ifelse(data$age=="Overall",
       data %>%
       group_by(data$state,data$year)%>%
       summarise_at(vars(rate),
                     sum, na.rm=TRUE),
 ifelse(data$age,is.na(), NA)))

此代码返回以下结果：

State    Age         Year    rate     rate2
GA        5          2015     .4        .4
GA        6          2015     .4        .4
GA        7          2015     .5        .5
GA        8          2015     .2        .2
GA        9          2015     .3        .3
GA        Overall    2015              c(1.8,7.5)
GA        5          2016     1.0      1.0
GA        6          2016     2.0      2.0
GA        7          2016      .5       .5
GA        8          2016     1.0      1.0
GA        9          2016     3.0      3.0
GA        Overall    2016              c(1.8,7.5)

是否有一种方法可以在rate2列中为“总体”行计算单个值。我不确定通过使用循环是否可以更好地实现这一点。为了清楚起见，我需要能够使用rate2列的“总体”行中的值来为另一列执行后续计算。

State    Age         Year    rate     rate2
GA        5          2015     .4        .4
GA        6          2015     .4        .4
GA        7          2015     .5        .5
GA        8          2015     .2        .2
GA        9          2015     .3        .3
GA        Overall    2015              1.8
GA        5          2016     1.0      1.0
GA        6          2016     2.0      2.0
GA        7          2016      .5       .5
GA        8          2016     1.0      1.0
GA        9          2016     3.0      3.0
GA        Overall    2016              7.5

任何帮助将不胜感激！预先谢谢你！

Answer 1

似乎是一种奇怪的数据结构。但是，如果我正确理解它，则需要获取每年的“总体”值以执行一些后续任务，然后使用一个假定的数据框：

library(data.table)
library(tidyverse)

data <- fread ("
           State    Age         Year    rate     rate2
           GA        5          2015     .4        .4
           GA        6          2015     .4        .4
           GA        7          2015     .5        .5
           GA        8          2015     .2        .2
           GA        9          2015     .3        .3
           GA        Overall    2015     NA       NA
           GA        5          2016     1.0      1.0
           GA        6          2016     2.0      2.0
           GA        7          2016      .5       .5
           GA        8          2016     1.0      1.0
           GA        9          2016     3.0      3.0
           GA        Overall    2016     NA       NA 
           ")

data %>% 
  filter(Age != "Overall") %>% 
  group_by(Year) %>% 
  summarize(Overall = sum(rate2, na.rm = T))

R：对一列数据帧的每n行求和

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