按组求和多个变量并使用它们的总和创建新列

Question

我有一个带有分组变量的数据帧，我想按组对它们求和。使用dplyr很容易。

library(dplyr)
library(magrittr)

data <- data.frame(group = c("a", "a", "b", "c", "c"), n1 = 1:5, n2 = 2:6)

data %>% group_by(group) %>%
  summarise_all(sum)

# A tibble: 3 x 3
   group    n1    n2
  <fctr> <int> <int>
1      a     3     5
2      b     3     4
3      c     9    11

但是现在我想要一个新的列，按组计算n1和n2的总和。这样地：

# A tibble: 3 x 3
   group    n1    n2   ttl
  <fctr> <int> <int> <int>
1      a     3     5     8
2      b     3     4     7
3      c     9    11    20

我如何使用dplyr？

编辑：实际上，这只是一个例子，我有很多变量。

我试过这两个代码，但它不在正确的维度上......

data %>% group_by(group) %>%
  summarise_all(sum) %>%
  summarise_if(is.numeric, sum)

data %>% group_by(group) %>%
  summarise_all(sum) %>%
  mutate_if(is.numeric, .funs = sum)

Answer 1

基数R

cbind(aggregate(.~group, data, sum), ttl = sapply(split(data[,-1], data$group), sum))
#  group n1 n2 ttl
#a     a  3  5   8
#b     b  3  4   7
#c     c  9 11  20

Answer 2

我们可以将应用与dplyr函数一起使用。

data <- data.frame(group = c("a", "a", "b", "c", "c"), n1 = 1:5, n2 = 2:6)

data %>% group_by(group) %>%
  summarise_all(sum) %>%
  mutate(ttl = apply(.[, 2:ncol(.)], 1, sum))

# A tibble: 3 × 4
   group    n1    n2   ttl
  <fctr> <int> <int> <int>
1      a     3     5     8
2      b     3     4     7
3      c     9    11    20

或者rowSums使用相同的策略。关键是使用。指定数据帧，[]使用x： ncol（.）保留您想要的列。

data %>% group_by(group) %>%
  summarise_all(sum) %>%
  mutate(ttl = rowSums(.[, 2:ncol(.)]))

# A tibble: 3 × 4
   group    n1    n2   ttl
  <fctr> <int> <int> <dbl>
1      a     3     5     8
2      b     3     4     7
3      c     9    11    20

Answer 3

您可以在总结之后使用Mutate：

data %>% 
    group_by(group) %>%
    summarise_all(sum) %>% 
    mutate(tt1 = n1 + n2)

# A tibble: 3 x 4
#   group    n1    n2   tt1
#  <fctr> <int> <int> <int>
#1      a     3     5     8
#2      b     3     4     7
#3      c     9    11    20

如果需要对所有数值列求和，您可以使用带有select_If（选择数值列）的行和对列求和：

data %>% 
    group_by(group) %>%
    summarise_all(sum) %>% 
    mutate(tt1 = rowSums(select_if(., is.numeric)))

# A tibble: 3 x 4
#   group    n1    n2   tt1
#  <fctr> <int> <int> <dbl>
#1      a     3     5     8
#2      b     3     4     7
#3      c     9    11    20