Как суммировать по нескольким столбцам с помощью dplyr

Вы можете использовать следующие методы для суммирования значений нескольких столбцов во фрейме данных с помощью dplyr:

Метод 1: суммирование по всем столбцам

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

Метод 2: суммирование по всем числовым столбцам

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

Способ 3: суммирование по определенным столбцам

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

В следующих примерах показано, как использовать каждый метод со следующим фреймом данных, содержащим информацию об очках, набранных разными баскетболистами в разных играх:

 #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

Пример 1: суммирование по всем столбцам

Следующий код показывает, как вычислить сумму значений всех столбцов во фрейме данных:

 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

Пример 2. Суммирование по всем числовым столбцам

Следующий код показывает, как вычислить сумму значений всех числовых столбцов во фрейме данных:

 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

Пример 3. Суммирование по определенным столбцам

Следующий код показывает, как вычислить сумму значений только в столбцах game1 и 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

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи с помощью dplyr:

Как удалить строки с помощью dplyr
Как упорядочить строки с помощью dplyr
Как фильтровать по нескольким условиям с помощью dplyr