使用 dplyr 将行添加到数据框答案

【问题标题】：Add row to data frame with dplyr使用 dplyr 将行添加到数据框
【发布时间】：2016-02-07 13:12:28
【问题描述】：

我有这个样本数据：

cvar <- c("2015-11-01","2015-11-02","All")
nvar1 <- c(12,10,5)
nvar2 <- c(7,5,6)
data <- cbind.data.frame(cvar,nvar1,nvar2)

我只想在 data.frame 中添加一个新行，其中包含 nvar1 和 nvar2 的总和以及一个字符，所以对于基本 R，我只会使用

data[nrow(data)+1,] <- c("add",sum(data[,2]),sum(data[,3]))

或者更聪明的 lapply，但只是为了向你展示我在寻找什么。

我想在管道环境中使用这个简单的命令，所以 data %>% ... 给了我上述结果。

感谢任何帮助，谢谢。

【问题讨论】：

这里有data.table。
只要你把它放到管道中，它就会变成一个data.table，不是吗？
data.table 是一个不同的包。转换成data.table，应该是data.table(cvar, ....) 如果你使用dplyr，那么试试bindrows
你可能指的是tbl_df
啊好吧，很抱歉我会编辑这个。

标签： r dplyr

【解决方案1】：

那么可能是这样的：

data %>% 
     rbind(c("add",sum(nvar1),sum(nvar2)))
#        cvar nvar1 nvar2
#1 2015-11-01    12     7
#2 2015-11-02    10     5
#3        All     5     6
#4        add    27    18

编辑：

根据您的评论，这将起作用：

data %>% 
  mutate(nvar3 = nvar1) %>% 
  rbind(c("add",sum(nvar1),sum(nvar2),sum(.$nvar3)))

使用. 将允许rbind 找到nvar3

编辑2：

将新行作为列表提供，它将维护列类：

> str(
+ data %>% 
+   mutate(nvar3 = nvar1) %>% 
+   rbind(list("add",sum(nvar1),sum(nvar2),sum(.$nvar3))) 
+ )
'data.frame':   4 obs. of  4 variables:
 $ cvar : chr  "2015-11-01" "2015-11-02" "All" "add"
 $ nvar1: num  12 10 5 27
 $ nvar2: num  7 5 6 18
 $ nvar3: num  12 10 5 27

【讨论】：

我可以在这里证明“dplyr”的唯一方法是，如果您将第一列转换为“字符”。 data %>% mutate(cvar = as.character(cvar)) %>% rbind(c("add",sum(nvar1),sum(nvar2)))。否则，rbind(data, c("add",sum(nvar1),sum(nvar2))) 也会这样做......
谢谢LyzanderR，它确实解决了上述问题，+1。但是在管道内它对我不起作用说： data %>% mutate(nvar3 = nvar1) %>% rbind(c("add",sum(nvar1),sum(nvar2),sum(nvar3))) ，我需要经过一系列的转换后使用 rbind，在问题中没有提到这一点，对不起..
@Sebastian 是的，在您上面描述的情况下，nvar3 无法在 data 中找到，因此出现错误。你应该这样做：data %>% mutate(nvar3 = nvar1) %>% rbind(c("add",sum(nvar1),sum(nvar2),sum(.$nvar3))) 它会起作用。
@AnandaMahto 我完全同意。在更复杂的情况下，OP 似乎需要它作为一个步骤。
通过 rbinding 字符向量，您已将结果中的 nvar 转换为 char。

【解决方案2】：

使用tibble 1.2 版，您可以使用add_row()

https://blog.rstudio.org/2016/08/29/tibble-1-2-0/

data %>% 
 add_row(cvar = "add", nvar1 = sum(nvar1), nvar2 = sum(nvar2))

【讨论】：

这是有效的，因为向量是在全局环境中定义的。对列名进行惰性评估会很好。开了一个issue
现在可以很好地处理列名的惰性评估，显然是最tidyverse选项imo！

【解决方案3】：

仅使用 dplyr 您可以执行以下操作

data %<>%
  summarise(cvar = "add",
            nvar1 = sum(nvar1),
            nvar2 = sum(nvar2)) %>%
  bind_rows(data)

导致

        cvar nvar1 nvar2
1        add    27    18
2 2015-11-01    12     7
3 2015-11-02    10     5
4        All     5     6

请注意，这样新行将添加到开头而不是原始数据帧的末尾。

如果您想在末尾添加新行，请使用以下代码（感谢krlmlr for pointing this out）

data %<>%
  summarise(cvar = "add",
            nvar1 = sum(nvar1),
            nvar2 = sum(nvar2)) %>%
  bind_rows(data, .)

导致

        cvar nvar1 nvar2
1 2015-11-01    12     7
2 2015-11-02    10     5
3        All     5     6
4        add    27    18

【讨论】：

使用bind_rows(data, .)添加到末尾。
@krlmlr 谢谢！我没有意识到在最后添加新行是那么容易。有趣的是，警告消息 In bind_rows_(x, .id) : binding factor and character vector, coercing into character vector 在执行此操作时出现 - 但它不会以相反的方式出现 (bind_rows(., data))。你知道这是为什么吗？
更简单的例子：bind_rows(data_frame(a = "a"), data_frame(a = factor("a"))) vs. bind_rows(data_frame(a = factor("a")), data_frame(a = "a"))。似乎取决于顺序，也许我的第一个示例中没有警告是一个简单的遗漏。仔细检查dplyr NEWS 以确保。
是的，我注意到这取决于订单...但对我来说这种行为似乎不一致，所以我 opened a corresponding issue on GitHub :)

【解决方案4】：

如果有人仍在寻找我会使用的通用解决方案：

cvar <- c("2015-11-01","2015-11-02","All")
nvar1 <- c(12,10,5)
nvar2 <- c(7,5,6)
data <- tibble::tibble(cvar,nvar1,nvar2)

purrr::map_df(data, ~c(.x, ifelse(is.numeric(.x), sum(.x, na.rm=TRUE), NA)))

附：我使用 tibble 来保持字符，因为数据框将它们转换为因子和 base::c “销毁”它们

【讨论】：

【解决方案5】：

使用summarise_all() 和bind_rows() 的一个选项可能是：

data %>% 
 bind_rows(summarise_all(., ~ if (is.numeric(.)) sum(.) else "add"))

        cvar nvar1 nvar2
1 2015-11-01    12     7
2 2015-11-02    10     5
3        All     5     6
4        add    27    18

或者添加行，然后使用if_else() 仅计算最后一行的总和：

data %>%
 add_row(cvar = "add") %>%
 mutate_at(-1, ~ if_else(row_number() == max(row_number()), sum(., na.rm = TRUE), .))

或者当变量不在全局环境中时@Rickard 的答案的替代方案：

data %>% 
 add_row(cvar = "add", nvar1 = sum(data$nvar1), nvar2 = sum(data$nvar2))

【讨论】：

顶！谢谢会添加使用 sum(., na.rm = T)
还会添加使用括号来防止 RStudio 中出现警告： data %>% bind_rows(summarise_all(., ~ if (is.numeric(.)) {sum(., na.rm = T )} 否则 {"Total"}))