按 R 中的行组求和答案

【问题标题】：Summing by groups of rows in R按 R 中的行组求和
【发布时间】：2015-03-23 03:39:47
【问题描述】：

这是一个有点难以命名的问题，因此欢迎编辑。数据如下所示：

mat =         

     [,1]
 [1,] 9.586352e-04
 [2,]           NA
 [3,] 2.605841e-03
 [4,] 7.868957e-05
 [5,] 1.000000e+00
 [6,]           NA
 [7,] 8.208500e-02
 [8,] 2.605841e-03
 [9,] 7.868957e-05
[10,] 1.000000e+00
[11,] 9.586352e-04
[12,] 8.208500e-02
[13,] 2.605841e-03
[14,] 7.868957e-05
[15,] 1.000000e+00

我想对每 5 个元素求和，所以因为有 15 个，所以我返回的向量的长度应该是 3. (15/3)。因此，例如，只需将 NA 计为 0。

我该怎么做？

我也想忽略 NA 的

【问题讨论】：

能否请您发布代码以用值填充垫子？ mat 是矩阵吗？
"vapply(split(EXPnumerator, rep(1:3, each = 5)), sum, 1L) 中的错误：值必须是“整数”类型，但 FUN(X[[1] ]) 结果是类型 'double' 另外：警告消息：在 split.default(EXPnumerator, rep(1:3, each = 5)) 中：数据长度不是拆分变量的倍数"
1 2 3 0.007817522 0.000000000 0.000000000 警告信息：在 split.default(mat, rep(1:3, each = 5)) 中：数据长度不是拆分变量的倍数
对不起，它有效，但前两个返回 NA。
1 2 3 NA NA 1.085728

标签： r matrix sum apply

【解决方案1】：

sum 函数有一个 na.rm 选项。

dfsum <- numeric()
i <- 1
j <- 1
while (i < nrow(df)) { 
    dfsum[j] <- sum(df[i,2] : df [i+4,2], na.rm=TRUE)
    i <- i+5
    j <- j+ 1
}

【讨论】：

【解决方案2】：

m <- matrix(1:15, ncol = 1)
m[cbind(c(3,7),c(1, 1))] <- NA

library(zoo)
rollapply(m, sum, width = 5, by = 5, na.rm = TRUE)
     [,1]
[1,]   12
[2,]   33
[3,]   65

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以使用tapply()

mat <- matrix(c(1, 2, NA, 4:6, NA, 8:15))
## set up a grouping vector
grp <- rep(1:(nrow(mat)/5), each = 5)
## compute group sums
tapply(mat, grp, sum, na.rm = TRUE)
#  1  2  3 
# 12 33 65

效率较低的选项涉及split() 和vapply()

vapply(split(mat, grp), sum, 1, na.rm = TRUE)
#  1  2  3 
# 12 33 65

【讨论】：

使用rep(1:(nrow(mat)/5), each=5)而不是rep(1:3, each = 5)会更好吗？
是的，这样概括起来会更好

【解决方案4】：

这是?rowsum的理想选择，应该很快

使用 RStudent 的数据

rowsum(m, rep(1:3, each=5), na.rm=TRUE)

第二个参数group 定义了应用总和的行。更一般地说，组参数可以定义为rep(1:nrow(m), each=5, length=nrow(m))（如果应用于向量，则为nrow 和length）

【讨论】：

【解决方案5】：

使用dplyr

library(dplyr)
mat <- matrix(c(1, 2, NA, 4:6, NA, 8:15))
df <- data.frame(mat)

df %>%
  mutate(group = rep(1:(n()/5), each=5)) %>%
  group_by(group) %>%
  summarise(mat = sum(mat, na.rm = TRUE))

你得到：

#Source: local data frame [3 x 2]

#  group mat
#1     1  12
#2     2  33
#3     3  65

如果由于某些原因，您想将 NAs 替换为 0（因为您想要执行除 sum() 之外的其他操作，比如 mean()），您可以这样做：

df %>%
  mutate(mat = ifelse(is.na(mat), 0, mat)) %>%
  mutate(group = rep(1:(n()/5), each=5)) %>%
  group_by(group) %>%
  summarise(mat = mean(mat))

您将得到NAs 等于0 的结果（而不是在之前的建议中用na.rm = TRUE 省略NA）

#Source: local data frame [3 x 2]

#  group  mat
#1     1  2.4
#2     2  6.6
#3     3 13.0

【讨论】：