如何使用 tidyverse 函数计算 tibble 上的行和列总计 [重复]答案

【问题标题】：How do you calculate row and column totals on a tibble using tidyverse functions [duplicate]如何使用 tidyverse 函数计算 tibble 上的行和列总计 [重复]
【发布时间】：2020-06-09 10:28:54
【问题描述】：

给定一个 n x m tibble 和数值。如何计算 tibble 的行和列总计。

这是一个带有示例 tibble 的代表：

library(tidyverse)
df <- tibble(names=c('a','b','c','d','e'),x = 1:5, y =5:1, z=2:6)
df
#> # A tibble: 5 x 4
#>   names     x     y     z
#>   <chr> <int> <int> <int>
#> 1 a         1     5     2
#> 2 b         2     4     3
#> 3 c         3     3     4
#> 4 d         4     2     5
#> 5 e         5     1     6

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 6 月 9 日创建}

鉴于此 tibble，我想有效地使用 tidyverse 函数来实现以下输出：

我已经能够通过聚集、传播和连接的组合来实现这一点，但我对 R 和 tidyverse 还很陌生，想看看是否有更有效的方法来实现这一点。

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyverse

【解决方案1】：

janitor 库有 adorn_totals 函数：

library(janitor)
df %>%
  adorn_totals(name = 'col_sum') %>%
  adorn_totals(name = 'row_sum', where = 'col')


#   names  x  y  z row_sum
#       a  1  5  2       8
#       b  2  4  3       9
#       c  3  3  4      10
#       d  4  2  5      11
#       e  5  1  6      12
# col_sum 15 15 20      50

【讨论】：

【解决方案2】：

bind_rows 和 bind_cols 的解决方案：

library(tidyverse)
df %>% 
  bind_cols(
    df %>% rowwise() %>% summarise(row_sum = sum(c_across(is.numeric)))
  ) %>% 
  bind_rows(
    df %>% summarise(across(is.numeric, sum))
  ) %>% 
  mutate(names = if_else(is.na(names), "col_sum", names))

# A tibble: 6 x 5
  names       x     y     z row_sum
  <chr>   <int> <int> <int>   <int>
1 a           1     5     2       8
2 b           2     4     3       9
3 c           3     3     4      10
4 d           4     2     5      11
5 e           5     1     6      12
6 col_sum    15    15    20      NA

【讨论】：