根据一列汇总具有多列的数据帧 [英] aggregate data frame with many columns according to one column

问题描述

从许多列的数据框中，我想通过一个列聚合（即 sum ）数百个列，而不指定每个列的名称。 / p>

一些示例数据：

 名称<-floor（runif（ 20，1，5））
样本<-cbind（名称）
 
 for（i in 1:20）{
 col <-rnorm（20,2， 4）
样本<-cbind（sample，col）
} 
  

到目前为止，我所拥有的是以下代码，但它使我知道参数的长度必须相同。

 聚合了<- aggregate.data.frame（sample [，c（2:20）]，by = as.list（names），FUN ='sum'）
  

原始数据集要大得多，因此我无法指定要聚合的每个列的名称，也无法使用列表功能。

解决方案

您实际上根本不需要列出它们：

  aggregate（。〜名称，样本，总和）＃。代表所有其他列
  

当然我最喜欢R为基数，但是如果有人想要 dplyr ：

 库（dplyr）
 data.frame（sample）％> ;％
 group_by（names）％>％
 summarise_each（funs（sum））
  

From a data frame of many columns, I would like to aggregate (i.e. sum) hundreds of columns by a single column, without specifying each of the column names.

Some sample data:

names <- floor(runif(20, 1, 5))
sample <- cbind(names)

for(i in 1:20){
col <- rnorm(20,2,4)
sample <- cbind(sample, col)
}

What I have until now is the following code, but it gives me that arguments must be the same length.

aggregated <- aggregate.data.frame(sample[,c(2:20)], by = as.list(names),     FUN = 'sum')

Original dataset is a lot bigger, so I can't specify the name of each of the columns to be aggregated and I can't use the list function.

解决方案

You don't actually need to list them at all:

aggregate(. ~ names, sample, sum) # . represents all other columns

Of course base R is my favorite but in case someone wants dplyr:

library(dplyr)
data.frame(sample) %>% 
             group_by(names) %>% 
             summarise_each(funs(sum))

这篇关于根据一列汇总具有多列的数据帧的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！