R：使group_by和summary更有效率[重复]

Question

我有一个名为data 的数据集，其列标题为Region、2006、2007，以此类推，直到2020。 region 列给出了该地区的名称，而年份列给出了该年的人口。例如，2006 列出了特定地区当年的人口，2007 列出了特定地区当年的人口等等。

下面的代码给出了我想要的输出（它显示了按地区划分的每年的总人口）。但是，输入此代码非常耗时。有没有办法让这段代码更高效并节省输入 15 行不同的代码的时间？

newData <- data %>%
  group_by(Region) %>%
  summarise(totalPop2006 = sum(`2006`, na.rm = TRUE), 
            totalPop2007 = sum(`2007`, na.rm = TRUE),
            totalPop2008 = sum(`2008`, na.rm = TRUE),
            totalPop2009 = sum(`2009`, na.rm = TRUE),
            totalPop2010 = sum(`2010`, na.rm = TRUE),
            totalPop2011 = sum(`2011`, na.rm = TRUE),
            totalPop2012 = sum(`2012`, na.rm = TRUE),
            totalPop2013 = sum(`2013`, na.rm = TRUE),
            totalPop2014 = sum(`2014`, na.rm = TRUE),
            totalPop2015 = sum(`2015`, na.rm = TRUE),
            totalPop2016 = sum(`2016`, na.rm = TRUE),
            totalPop2017 = sum(`2017`, na.rm = TRUE),
            totalPop2018 = sum(`2018`, na.rm = TRUE),
            totalPop2019 = sum(`2019`, na.rm = TRUE),
            totalPop2020 = sum(`2020`, na.rm = TRUE)       
            ) %>%
  ungroup() %>%
  arrange(Region)

谢谢！

Answer 1

我们可以使用summarise 和across

library(dplyr)
data %>%
   group_by(Region) %>% 
   summarise(across(`2006`:`2020`, ~ sum(., na.rm = TRUE),
             .names = 'totalPop{col}'), .groups = 'drop') %>%
   arrange(Region)

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使用默认数据集“mtcars”

data(mtcars)
mtcars %>%
     group_by(cyl) %>%
     summarise(across(disp:wt, ~ sum(., na.rm = TRUE), .names = 'totalPop{col}'), 
          .groups = 'drop')
# A tibble: 3 x 5
#    cyl totalPopdisp totalPophp totalPopdrat totalPopwt
#  <dbl>        <dbl>      <dbl>        <dbl>      <dbl>
#1     4        1156.        909         44.8       25.1
#2     6        1283.        856         25.1       21.8
#3     8        4943.       2929         45.2       56.0

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或者在base R 和aggregate

aggregate(. ~ Region, data[c('Region', 2006:2020)],
         sum, na.rm = TRUE, na.action = NULL)