总结每一列的特定行答案

【问题标题】：Sum up specific rows for each column总结每一列的特定行
【发布时间】：2018-12-17 14:16:27
【问题描述】：

我确信我的问题很容易解决，不幸的是我无法为自己想出一个简单的解决方案。我想为每一列总结数据集的某些行。

我的数据集如下所示：

    GIVN  MICP  GFIP
-2  0.01  0.02  0.01
-1  0.03 -0.01  0.01
0  -0.02 -0.03  0.01
1  -0.04  0.05 -0.02
2   0.01  0.02  0.03

现在我希望它从第 -1 行到第 1 行和从第 -2 行到第 1 行的每一列求和一次。

-1 到 1 应该是这样的：

    GIVN  MICP  GFIP
   -0.03  0.01  0.00

使用 colSums 函数，我只添加每列中的所有行，这不是我想要做的。

【问题讨论】：

您可能需要考虑将colSums 与您的数据子集一起使用（例如，data[2:4,] 用于数据的第二行、第三行和第四行）
colSums(df[which(rownames(df) == -1):which(rownames(df) == 1),])
@p0bs 谢谢你，正是我需要的
@M.Berns 很高兴听到这个消息！
@Sotos 非常感谢

标签： r sum rowsum

【解决方案1】：

这是dplyr 的一个选项，但有点笨拙。棘手之处在于您没有将 ID 完全切割成互斥的组，因此您需要使用本质上独立的数据帧进行操作，然后将它们重新绑定在一起。

首先，您需要将行名设为数字，以便比较数字范围。

您将为 ID 组过滤数据； dplyr::between 是一个实用函数，用于查找数字是否在一个范围内，包括范围的端点。我正在添加一个带有mutate 的变量来指定哪个组数据来自；如果您不需要详细说明，可以删除 mutates 并在 bind_rows 中添加一个 .id 参数。总结时，您只需要某种方式来区分各个组。

这进入了bind_rows 调用，类似于rbind，但一次可以获取超过2 个数据帧。然后group_by 进行总结。如果您有太多列并且在 summarise_at 中命名它们变得很麻烦，您可以删除 ID 并使用 summarise_all 或 summarise_if。

library(dplyr)
df$id <- as.numeric(row.names(df))

bind_rows(
  df %>% filter(between(id, -1, 1)) %>% mutate(group = "-1 to 1"),
  df %>% filter(between(id, -2, 1)) %>% mutate(group = "-2 to 1")
) %>%
  group_by(group) %>%
  summarise_at(vars(GIVN:GFIP), sum)
#> # A tibble: 2 x 4
#>   group    GIVN  MICP  GFIP
#>   <chr>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 -1 to 1 -0.03  0.01  0   
#> 2 -2 to 1 -0.02  0.03  0.01

^{由reprex package (v0.2.1) 于 2018 年 12 月 17 日创建}

【讨论】：