R：当并非所有列都是数字时的 colSums答案

【问题标题】：R: colSums when not all columns are numericR：当并非所有列都是数字时的 colSums
【发布时间】：2015-08-09 21:00:29
【问题描述】：

我有以下数据框

Type   CA   AR
alpha   1   5  
beta    4   9 
gamma   3   8

我想得到如下所示的列和行总和：

    Type   CA   AR Total
    alpha   1   5    6
    beta    4   9    13
    gamma   3   8    11
    Total   8   22   30

我想我可以做 rowSums（如上所示），因为它们都是数字的。

colSums(df)

但是，当我执行 colSums 时，我收到错误“x 必须是数字”。我意识到这是因为“类型”列不是数字。

如果我执行以下代码以尝试将值打印到第 4 行（并且仅对第 2 到第 4 列求和）

df[,4] = colSums(df[c(2:4)]

然后我得到一个错误，即替换与数据大小不同。

有谁知道如何解决这个问题？我想打印第 2-4 列的总和，并将第一列总计留空或允许我打印“总计”？

提前致谢！！

【问题讨论】：

他们不是colSums，而是rowSums！
错误是因为您要求 R 将 n 列对象与 n-1 向量绑定，并且由于长度差异，R 可能不知道计算这个值。试试这个data[4, ] <- c(NA, colSums(data[, 2:3]) )
错误是因为行不是列。没有 n 与 n-1 概念问题。想象一个有 20 行 5 列的数据框。
类似的帖子是stackoverflow.com/questions/4946873/…

标签： r

【解决方案1】：

在 plyr 包中结帐 numcolwise()。

library(plyr)

df <- data.frame(
  Type = c("alpha", "beta", "gamme"),
  CA = c(1, 4, 3),
  AR = c(5, 9, 8)
)

numcolwise(sum)(df)

结果：

  CA AR
1  8 22

【讨论】：

不应该。试试我刚刚发布的可重现示例。
我得到这个错误； Error in match.fun(FUN) : '2.55108265612583e+24' is not a function, character or symbol
更新到 plyr 1.0.1 后错误仍然存在。尽管我仍在使用 R 3.1.2，但我无法弄清楚可能有什么不同

【解决方案2】：

使用matrix：

m <- as.matrix(df[,-1])
rownames(m) <- df$Type
#       CA AR
# alpha  1  5
# beta   4  9
# gamma  3  8

然后添加边距：

addmargins(m,FUN=c(Total=sum),quiet=TRUE)
#       CA AR Total
# alpha  1  5     6
# beta   4  9    13
# gamma  3  8    11
# Total  8 22    30

更简单的addmargins(m) 也可以，但默认使用“Sum”标记边距。

【讨论】：

【解决方案3】：

你是对的，这是因为第一列不是数字。

尝试使用第一列作为行名：

df <- data.frame(row.names = c("alpha", "beta", "gamma"), CA = c(1, 4, 3), AR = c(5, 9, 8))
df$Total <- rowSums(df)
df['Total',] <- colSums(df)
df

输出将是：

      CA AR Total
alpha  1  5     6
beta   4  9    13
gamma  3  8    11
Total  8 22    30

如果您需要“类型”一词，只需删除行名并将列添加回：

Type <- rownames(df)
df <- data.frame(Type, df, row.names=NULL)
df

它的输出：

   Type CA AR Total
1 alpha  1  5     6
2  beta  4  9    13
3 gamma  3  8    11
4 Total  8 22    30

【讨论】：

【解决方案4】：

用途：

df$Total <- df$CA + df$AR

更通用的解决方案：

data$Total <- Reduce('+',data[, sapply(data, is.numeric)])

编辑：我意识到我完全误解了这个问题。您确实在寻找行的总和，而我给出了列的总和。

改为做行：

data <- data.frame(x = 1:3, y = 4:6, z = as.character(letters[1:3]))
data$z <- as.character(data$z)
rbind(data,sapply(data, function(y) ifelse(test = is.numeric(y), Reduce('+',y), "Total")))

【讨论】：

【解决方案5】：

如果您不知道哪些列是数字，而是想要跨行的总和，请执行以下操作：

df$Total = rowSums( df[ sapply(df, is.numeric)] )

is.numeric 函数将返回一个对选择列有效的逻辑值，sapply 将返回作为向量的逻辑值。要添加一组列总计和总计，我们需要回退到创建数据集的位置，并防止“类型”列被构造为一个因素：

 dat <- read.table(text="Type   CA   AR
 alpha   1   5  
 beta    4   9 
 gamma   3   8 ",stringsAsFactors=FALSE)

 dat$Total = rowSums( dat[ sapply(dat, is.numeric)] )

 rbind( dat, append(c(Type="Total"),  
                    as.list(colSums( dat[ sapply(dat, is.numeric)] ))))
#----------
   Type CA AR Total
1 alpha  1  5     6
2  beta  4  9    13
3 gamma  3  8    11
4 Total  8 22    30

这是一个data.frame：

> str( rbind( dat, append(c(Type="Total"),  as.list(colSums( dat[ sapply(dat, is.numeric)] )))) )
'data.frame':   4 obs. of  4 variables:
 $ Type : chr  "alpha" "beta" "gamma" "Total"
 $ CA   : num  1 4 3 8
 $ AR   : num  5 9 8 22
 $ Total: num  6 13 11 30

【讨论】：

我认为我们误解了这个问题。 user4918087 正在寻找列和，而不是行和。注意底部的总计

【解决方案6】：

我认为这应该可以解决您的问题

x<-data.frame(type=c('alpha','beta','gama'), x=c(1,2,3), y=c(4,5,6))
x[,'Total'] <- rowSums(x[,c(2:3)])
x<-rbind(x,c(type = c('Total'), c(colSums(x[,c(2:4)]))))

【讨论】：

【解决方案7】：

library(tidyverse)

df <- data.frame(
  Type = c("alpha", "beta", "gamme"),
  CA = c(1, 4, 3),
  AR = c(5, 9, 8)
)

df2 <- colSums(df[, c("CA", "AR")])
# CA AR 
# 8 22

【讨论】：