聚合R总和

发布于 2024-12-07 14:52:06 字数 688 浏览 4 评论 0原文

我正在写我的第一篇 R 程序,作为一个新手,我遇到了一些麻烦,希望你能帮助我。

我有一个像这样的数据框:

> v1<-c(1,1,2,3,3,3,4)
> v2<-c(13,5,15,1,2,7,4)
> v3<-c(0,3,6,13,8,23,5)
> v4<-c(26,25,11,2,8,1,0)
> datos<-data.frame(v1,v2,v3,v4)
> names(datos)<-c("Position","a1","a2","a3")

> datos
  posicion a1 a2 a3
1        1 13  0 26
2        1  5  3 25
3        2 15  6 11
4        3  1 13  2
5        3  2  8  8
6        3  7 23  1
7        4  4  5  0

我需要的是对 a1a2a3 中的数据求和(在我的实际情况中)从 a1a51)按位置分组。我正在尝试使用函数aggregate(),但它只适用于均值,不适用于求和,我不知道为什么。

提前致谢

I'm writting my first
program in R and as a newbie I'm having some troubles, hope you can help me.

I've got a data frame like this:

> v1<-c(1,1,2,3,3,3,4)
> v2<-c(13,5,15,1,2,7,4)
> v3<-c(0,3,6,13,8,23,5)
> v4<-c(26,25,11,2,8,1,0)
> datos<-data.frame(v1,v2,v3,v4)
> names(datos)<-c("Position","a1","a2","a3")

> datos
  posicion a1 a2 a3
1        1 13  0 26
2        1  5  3 25
3        2 15  6 11
4        3  1 13  2
5        3  2  8  8
6        3  7 23  1
7        4  4  5  0

What I need is to sum the data in a1, a2 and a3 (in my real case from a1 to a51) grouped by Position. I'm trying with the function aggregate() but it only works for means, not for sums and I don't know why.

Thanks in advance

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评论(3

执妄 2024-12-14 14:52:06

您需要告诉聚合函数使用 sum,因为默认情况下它会获取每个类别的平均值。例如:

aggregate(datos[,c("a1","a2","a3")], by=list(datos$Position), "sum")

You need to tell the aggregate function to use sum, as the default is for it to get the mean of each category. For example:

aggregate(datos[,c("a1","a2","a3")], by=list(datos$Position), "sum")
不奢求什么 2024-12-14 14:52:06

对于 plyr 库来说,这相当简单。

library("plyr")
ddply(datos, .(Position), colwise(sum))

如果您有不应平均的其他非数字列,您可以使用

ddply(datos, .(Position), numcolwise(sum))

This is fairly straightforward with the plyr library.

library("plyr")
ddply(datos, .(Position), colwise(sum))

If you have additional non-numeric columns that shouldn't be averaged, you can use

ddply(datos, .(Position), numcolwise(sum))
谢绝鈎搭 2024-12-14 14:52:06
ag_df <-- aggregate(.~Position,data=datos,sum)

应该给你一个数据框,其中包含每个位置的“a”值的总和。这里的技巧是公式中的 . 表示公式中所有“非分组”变量的列表。

请注意,您可以获得与以下内容大致相同的结果:

sumdf <- rowsum(datos,datos$Position,na.rm=T)

除了还包括位置总和!

如果您不想聚合所有非组列,则可以使用 cbind,如下所示:

sumdf1 <- aggregate(cbind(a1,a3)~datos$Position,datos,sum)

仅对 a1 和 a3 列求和。

ag_df <-- aggregate(.~Position,data=datos,sum)

should give you a data frame containing the sums of the "a" values for each of the positions. The trick here is the . in the formula represents a list of all the "non-grouping" variables in the formula.

Note that you can get much the same result with:

sumdf <- rowsum(datos,datos$Position,na.rm=T)

Except that includes the sums of the positions as well!

If you DON'T want all non-group columns aggregated, you can use cbind as in:

sumdf1 <- aggregate(cbind(a1,a3)~datos$Position,datos,sum)

That sums only the a1 and a3 columns.

~没有更多了~
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