Как суммировать несколько столбцов с помощью dplyr

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

Способ 1: суммировать все столбцы

 #summarize mean of all columns
df %>%
  group_by(group_var) %>%
  summarise(across(everything(), mean, na. rm = TRUE ))

Метод 2: суммировать отдельные столбцы

 #summarize mean of col1 and col2 only
df %>%
  group_by(group_var) %>%
  summarise(across(c(col1, col2), mean, na. rm = TRUE ))

Метод 3: суммировать все числовые столбцы

 #summarize mean and standard deviation of all numeric columns
df %>%
  group_by(group_var) %>%
  summarise(across(where(is. numeric ), list(mean=mean, sd=sd), na. rm = TRUE ))

В следующих примерах показано, как использовать каждый метод со следующим фреймом данных:

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95, 90),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34, 25),
                 rebounds=c(NA, 28, 24, 24, 28, 19))

#view data frame
df

  team points assists rebounds
1 A 99 33 NA
2 A 90 28 28
3 A 86 31 24
4 B 88 39 24
5 B 95 34 28
6 B 90 25 19

Пример 1. Суммируйте все столбцы

Следующий код показывает, как суммировать среднее значение всех столбцов:

 library (dplyr)

#summarize mean of all columns, grouped by team
df %>%
  group_by(team) %>%
  summarise(across(everything(), mean, na. rm = TRUE ))

# A tibble: 2 x 4
  team points assists rebounds
           
1 A 91.7 30.7 26  
2 B 91 32.7 23.7

Пример 2. Обобщение отдельных столбцов

Следующий код показывает, как суммировать среднее значение только столбцов очков и подборов :

 library (dplyr)

#summarize mean of points and rebounds, grouped by team
df %>%
  group_by(team) %>%
  summarise(across(c(points, rebounds), mean, na. rm = TRUE ))

# A tibble: 2 x 3
  team points rebounds
        
1 A 91.7 26  
2 B 91 23.7

Пример 3. Суммируйте все числовые столбцы

Следующий код показывает, как суммировать среднее и стандартное отклонение всех числовых столбцов во фрейме данных:

 library (dplyr)

#summarize mean and standard deviation of all numeric columns
df %>%
  group_by(team) %>%
  summarise(across(where(is. numeric ), list(mean=mean, sd=sd), na. rm = TRUE ))

# A tibble: 2 x 7
  team points_mean points_sd assists_mean assists_sd rebounds_mean rebounds_sd
                                            
1 A 91.7 6.66 30.7 2.52 26 2.83
2 B 91 3.61 32.7 7.09 23.7 4.51

На выходе отображаются среднее и стандартное отклонение всех числовых переменных в фрейме данных.

Обратите внимание, что в этом примере мы использовали функцию list() для вывода нескольких сводных статистических данных, которые мы хотели вычислить.

Примечание . В каждом примере мы использовали функцию dplyrthrough() . Полную документацию по этой функции вы можете найти здесь .

Дополнительные ресурсы

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

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