基于一列对行进行分组并总结其余列[重复]答案

【问题标题】：Group rows based one column and sum up the rest of the columns [duplicate]基于一列对行进行分组并总结其余列[重复]
【发布时间】：2021-11-12 00:17:15
【问题描述】：

我尝试按 ID 列对 data.frame 的行进行分组，并对所有数字列求和并删除字符串列。为此，我创建了一个小的 data.frame df1：

   ID string 2018 2019 2020 2021
1: a1     x2    3    3    0    4
2: a2     g3    5    5    4    0
3: a2     n2   11    6   13    3
4: a1     m3    3   21    9    8
5: a2     2w    9    1   16    5
6: a1    ps2   22    4    7    4
7: a1    kg2    6    0    9    6

我试着像 df2 那样得到年份的总和：

   ID 2018 2019 2020 2021
1: a1   34   28   25   22
2: a2   25   12   33    8

我正在尝试使用 dplyr 的 group_by 和 summarise 功能，但我无法得到我想要的。

library(dplyr)
df1 %>%
  group_by(ID) %>%
  summarize(df$2018 = sum(2018))

非常感谢

【问题讨论】：

你能展示你当前和预期的输出吗？从代码中，不清楚您需要什么。
部分是的，谢谢提示

标签： r dataframe group-by

【解决方案1】：

你可以使用

library(data.table)

df1[, lapply(.SD[, `2018`:`2021`], sum), by = ID]

   ID 2018 2019 2020 2021
1: a1   34   28   25   22
2: a2   25   12   33    8

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用cross函数来帮助您选择正确的列

library(tidyverse)

library(data.table)
#> 
#> Attaching package: 'data.table'
#> The following objects are masked from 'package:dplyr':
#> 
#>     between, first, last
#> The following object is masked from 'package:purrr':
#> 
#>     transpose
df1 = data.table(
  ID = c("a1", "a2", "a2", "a1", "a2", "a1", "a1"),
  "string" = c("x2", "g3", "n2", "m3", "2w", "ps2", "kg2"),
  "2018" = c(3,5,11,3,9,22,6),
  "2019" = c(3,5,6,21,1,4,0),
  "2020" = c(0,4,13,9,16,7,9),
  "2021" = c(4,0,3,8,5,4,6))


df2 = data.table(
  ID = c("a1", "a2"),
  "2018" = c(34,25),
  "2019" = c(28,12),
  "2020" = c(25,33),
  "2021" = c(22,8))

df1 |> 
  group_by(ID) |> 
  summarise(across(where(is.numeric),sum))
#> # A tibble: 2 x 5
#>   ID    `2018` `2019` `2020` `2021`
#>   <chr>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
#> 1 a1        34     28     25     22
#> 2 a2        25     12     33      8

^{由reprex package (v2.0.1) 于 2021 年 11 月 11 日创建}

【讨论】：