Como somar várias colunas usando dplyr

Você pode usar os seguintes métodos para somar os valores de várias colunas em um quadro de dados usando dplyr:

Método 1: soma de todas as colunas

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

Método 2: soma de todas as colunas numéricas

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

Método 3: soma em colunas específicas

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

Os exemplos a seguir mostram como usar cada método com o seguinte quadro de dados que contém informações sobre pontos marcados por diferentes jogadores de basquete em diferentes jogos:

 #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

Exemplo 1: soma de todas as colunas

O código a seguir mostra como calcular a soma dos valores de todas as colunas do quadro de dados:

 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

Exemplo 2: Soma de todas as colunas numéricas

O código a seguir mostra como calcular a soma dos valores de todas as colunas numéricas no quadro de dados:

 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

Exemplo 3: Soma em colunas específicas

O código a seguir mostra como calcular a soma dos valores apenas nas colunas game1 e game2 :

 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

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns usando dplyr:

Como deletar linhas usando dplyr
Como organizar linhas usando dplyr
Como filtrar por múltiplas condições usando dplyr