Dplyr을 사용하여 여러 열의 합계를 계산하는 방법

dplyr을 사용하여 데이터 프레임에 있는 여러 열의 값을 합산하려면 다음 방법을 사용할 수 있습니다.

방법 1: 모든 열의 합계

 df %>%
  mutate(sum = rowSums(., na. rm = TRUE ))

방법 2: 모든 숫자 열의 합계

 df %>%
  mutate(sum = rowSums(across(where(is. numeric )), na. rm = TRUE ))

방법 3: 특정 열에 대한 합계

 df %>%
  mutate(sum = rowSums(across(c(col1, col2))))

다음 예에서는 다양한 게임에서 다양한 농구 선수가 득점한 점수에 대한 정보가 포함된 다음 데이터 프레임과 함께 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 #create data frame
df <- data. frame (game1=c(22, 25, 29, 13, 22, 30),
                 game2=c(12, 10, 6, 6, 8, 11),
                 game3=c(NA, 15, 15, 18, 22, 13))

#view data frame
df

  game1 game2 game3
1 22 12 NA
2 25 10 15
3 29 6 15
4 13 6 18
5 22 8 22
6 30 11 13

예시 1: 모든 열의 합계

다음 코드는 데이터 프레임의 모든 열 값의 합계를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 library (dplyr)

#sum values across all columns
df %>%
  mutate(total_points = rowSums(., na. rm = TRUE ))

game1 game2 game3 total_points
1 22 12 NA 34
2 25 10 15 50
3 29 6 15 50
4 13 6 18 37
5 22 8 22 52
6 30 11 13 54

예 2: 모든 숫자 열의 합계

다음 코드는 데이터 프레임의 모든 숫자 열 값의 합계를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 library (dplyr)

#sum values across all numeric columns
df %>%
  mutate(total_points = rowSums(across(where(is. numeric )), na. rm = TRUE ))

game1 game2 game3 total_points
1 22 12 NA 34
2 25 10 15 50
3 29 6 15 50
4 13 6 18 37
5 22 8 22 52
6 30 11 13 54

예시 3: 특정 열에 대한 합계

다음 코드는 game1 및 game2 열의 값 합계만 계산하는 방법을 보여줍니다.

 library (dplyr)

#sum values across game1 and game2 only
df %>%
  mutate(first2_sum = rowSums(across(c(game1, game2))))

  game1 game2 game3 first2_sum
1 22 12 NA 34
2 25 10 15 35
3 29 6 15 35
4 13 6 18 19
5 22 8 22 30
6 30 11 13 41

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 dplyr을 사용하여 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

dplyr을 사용하여 행을 삭제하는 방법
dplyr을 사용하여 행을 정렬하는 방법
dplyr을 사용하여 여러 조건으로 필터링하는 방법