关于 dplyr:join 和 sum 列在一起 R

join and sum columns together R

我有一个数据框：

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df <- data.frame(ca = c("a","b","a","c","b","b"),
f = c(3,4,0,NA,3, 4),
f2 = c(NA,5,6,1,9, 7),
f3 = c(3,0,6,3,0, 8))

我想加入并总结我的列 "f" 和 "f2" 并将其重命名为 "f_news"

示例：

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df <- data.frame(ca = c("a","b","a","c","b","b"),
f_new = c(3,9,6,1,12, 11),

f3 = c(3,0,6,3,0, 8))

您知道如何使用 summarise、spread、group_by 来完成此操作吗？

相关讨论

使用 plyr 和 dplyr 你可以这样做：

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df %>%
rowwise() %>%
mutate(f_new=sum(f, f2, na.rm = T))

# A tibble: 6 x 5
# ca f f2 f3 f_new
# <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 a 3 NA 3 3
#2 b 4 5 0 9
#3 a 0 6 6 6
#4 c NA 1 3 1
#5 b 3 9 0 12
#6 b 4 7 8 11

此方法将保留和 NA 值

Dplyr 可以通过以下代码很好地做到这一点。 Rowwise 允许您单独考虑每一行。 mutate 命令对您想要的任何列进行求和。当您有 NA 并想忽略它们时， na.rm=TRUE 会处理此问题。正如评论所提到的，如果你没有这个，如果它在任何总和值中，它会给你一个 NA。

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library(dplyr)
df %>%
rowwise() %>%
mutate(f_new = sum(f,f2, na.rm = TRUE))

这是使用 dplyr 和 tidyr

中的 tidyverse 方法的答案

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library(tidyverse)

df <- data.frame(ca = c("a","b","a","c","b","b"),
f = c(3,4,0,NA,3, 4),
f2 = c(NA,5,6,1,9, 7),
f3 = c(3,0,6,3,0, 8))

df %>%
replace_na(list(f = 0, f2 = 0)) %>%
mutate(f_new = f + f2)
#> ca f f2 f3 f_new
#> 1 a 3 0 3 3
#> 2 b 4 5 0 9
#> 3 a 0 6 6 6
#> 4 c 0 1 3 1
#> 5 b 3 9 0 12
#> 6 b 4 7 8 11