当特定列相等时所有行的总和-R中的-data.frame答案

【问题标题】：sum of all rows when specific column is equal -data.frame in R当特定列相等时所有行的总和-R中的-data.frame
【发布时间】：2020-06-15 15:21:24
【问题描述】：

df
  var1 var2  var3
1    a    1  0.5
2    b    2  5
3    a    3  12
4    c    6  0
5    d   88  0
6    b    0  0

df2
  var1 var2  var3
1  k    1    0.5
2  l    0.6  5
3  k    3    12
4  k    6    0
5  v   12    0


> list <- list(df,df2)

for(i in list){
   i %>% 
  group_by(var1) %>% 
  summarise(sum = sum(var1))
}

每当var1 相等时，我希望对其余行求和，这将是新行。我希望data.frames 的列表仅包含具有唯一行的data.frames，但列应该加起来。我有来自这里的循环 sum of rows when condition is met- data.frame in R ，但我对答案并不满意。

结果应该是这样的

df
  var1 var2  var3
1    a    4  12.5
2    b    2  5
4    c    6  0
5    d   88  0

df2
  var1 var2  var3
1  k    10    12.5
2  l    0.6  5
3  v   12    0

我的真实列表包含很多data.frames，其中包含很多行和列。谢谢

【问题讨论】：

标签： r list dataframe if-statement

【解决方案1】：

整洁版：

df <- read.table(text = "var1 var2  var3
1    a    1  0.5
2    b    2  5
3    a    3  12
4    c    6  0
5    d   88  0
6    b    0  0", stringsAsFactors = F, header = T)

df2 <- read.table(text = "var1 var2  var3
1  k    1    0.5
2  l    0.6  5
3  k    3    12
4  k    6    0
5  v   12    0", strings = F, header = T)


l <- list(df = df, df2 = df2) # please use other name than "list"

library(tidyverse)

l <- map(l, ~.x %>%
         group_by(var1) %>%
         summarise_all(list(sum)) %>%
         ungroup())

l

# # A tibble: 4 x 3
# var1   var2  var3
# <chr> <int> <dbl>
#   1 a         4  12.5
# 2 b         2   5  
# 3 c         6   0  
# 4 d        88   0  
# 
# $df2
# # A tibble: 3 x 3
# var1   var2  var3
# <chr> <dbl> <dbl>
#   1 k      10    12.5
# 2 l       0.6   5  
# 3 v      12     0

【讨论】：

使用dplyr 1.0.0 你可以使用across(): summarise(across(num_range("var", 2:3), sum), .groups="drop_last")

【解决方案2】：

在 base 中，您可以使用 aggregate in lapply 对每个组进行汇总。

lapply(list, function(x) aggregate(.~var1, x, sum))
#lapply(list, function(x) aggregate(x[,-1], as.list(x[1]), sum)) #Alternative
#[[1]]
#  var1 var2 var3
#1    a    4 12.5
#2    b    2  5.0
#3    c    6  0.0
#4    d   88  0.0
#
#[[2]]
#  var1 var2 var3
#1    k 10.0 12.5
#2    l  0.6  5.0
#3    v 12.0  0.0

或在行名中使用rowsum 和组：

lapply(list, function(x) rowsum(x[,-1], x[,1]))

【讨论】：

【解决方案3】：

代码没问题，你只需要把它放在一个函数中并使用lapply。这里我使用了 data.table，但您也可以将该 dplyr 代码放在一个函数中，并将其用作lapply 的第二个参数。

library(data.table)
lapply(mylist, function(df) setDT(df)[, lapply(.SD, sum), var1])

【讨论】：