R 資料框的選定列的總和
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使用 Base R 的
rowSums()函式計算資料框選定列的總和 -
使用 Base R 的
apply()函式計算資料框選定列的總和 - 使用 Tidyverse 函式計算 R 中資料框選定列的總和
- まとめ
在很多情況下，我們想使用其他列的值建立一個新列。本文將教授如何建立一個新列來計算 R 中所選資料框列的總和。
我們將學習建立新列的三種方法：使用基礎 R 中的 rowSums() 和 apply() 以及 Tidyverse 中的一組函式。
我們可以根據使用的函式以不同的方式指定要新增的列：直接在函式中、使用字串向量或模式匹配函式。
我們將首先建立一個資料框。該資料框沒有行名，也沒有缺失值。
示例程式碼：
# Create five variables.
Student = c("Student A", "Student B", "Student C")
Hobby = c("Music", "Sports", "Cycling")
Maths = c(40, 35, 30)
Statistics = c(30, 35, 20)
Programming = c(25, 20, 35)
# Create a data frame from the variables.
df_students = data.frame(Student, Hobby, Maths, Statistics, Programming)
# View the data frame.
df_students
使用 Base R 的 rowSums() 函式計算資料框選定列的總和
我們將使用 data_frame$new_column 語法建立一個新列，並使用 rowSums() 函式為其賦值。要新增的列將使用子集語法直接在函式中給出。
示例程式碼：
# This adds the new column to the data frame.
df_students$myRowSums = rowSums(df_students[,c("Maths", "Statistics", "Programming")])
# View the data frame with the added column.
df_students
# We can also give a vector of column positions.
# df_students$myRowSums = rowSums(df_students[,c(3:5)])
輸出：
> # View the data frame with the added column.
> df_students
Student Hobby Maths Statistics Programming myRowSums
1 Student A Music 40 30 25 95
2 Student B Sports 35 35 20 90
3 Student C Cycling 30 20 35 85
我們還可以儲存列的名稱以新增為字串向量。我們可以將此向量傳遞給 rowSums() 函式。
示例程式碼：
# Save the list of columns as a vector of strings.
col_list = c("Maths", "Statistics", "Programming")
# Pass the vector of strings to the subsetting square brackets.
df_students$myRowSums = rowSums(df_students[,col_list])
# View the data frame with the added column.
df_students
文件指出，rowSums() 函式等效於帶有 FUN = sum 的 apply() 函式，但要快得多。
它指出 rowSums() 函式模糊了一些 NaN 或 NA 的細微之處。
使用 Base R 的 apply() 函式計算資料框選定列的總和
我們將這三個引數傳遞給 apply() 函式。
- 資料框所需的列。
- 要保留的資料框的維度。
1表示行。 - 我們要計算的函式，
sum。
示例程式碼：
# We will recreate the data frame from the variables.
df_students = data.frame(Student, Hobby, Maths, Statistics, Programming)
# In base R, we can delete a column by setting its name to NULL.
# df_students$myRowSums = NULL
# A new column gets created.
df_students$myApplySums = apply(df_students[,col_list], 1, sum)
# View the data frame with the added column.
df_students
我們還可以將要新增的列作為字串或位置的向量直接新增到方括號中。
示例程式碼：
# Names of columns as a vector of strings.
df_students$myApplySums = apply(df_students[,c("Maths", "Statistics", "Programming")], 1, sum)
# Vector of columns positions.
df_students$myApplySums = apply(df_students[,c(3, 4, 5)], 1, sum)
使用 Tidyverse 函式計算 R 中資料框選定列的總和
我們可以將 dplyr 的 mutate() 函式與 Tidyverse 中的其他函式結合使用來建立總和列。
在使用 Tidyverse 方法時，我們需要了解一些細節。Tibbles 刪除行名稱，並且對有效數字、尾隨零和尾隨小數具有不同的預設值。
首先，我們需要載入 dplyr 包並建立一個 tibble。
請注意我們如何在程式碼中使用以下內容。
- 管道運算子，
%>%，以避免巢狀某些函式。 rowwise()使其他函式在行上工作。mutate()新增列。sum()用於加法。c_across()旨在與rowwise()一起使用。all_of()從字元向量中選擇值。
rowwise() 是一種分組型別。使用後，我們可能需要使用 ungroup(data_frame_name) 並將未分組的版本儲存為物件。
示例程式碼：
# We will recreate the data frame from the variables.
df_students = data.frame(Student, Hobby, Maths, Statistics, Programming)
# Load the dplyr package.
library(dplyr)
# Create a tibble from the data frame.
# This could have been done with the next step but obscured the main point.
tb_students = as_tibble(df_students)
# We have to assign the RHS to an object to save the column to the object.
# It can be the same as the original tibble.
tb_students = tb_students %>% rowwise() %>% mutate(myTidySum = sum(c_across(all_of(col_list))))
# View the rowwise tibble with the added column.
tb_students
輸出：
> # View the rowwise tibble with the added column.
> tb_students
# A tibble: 3 x 6
# Rowwise:
Student Hobby Maths Statistics Programming myTidySum
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Student A Music 40 30 25 95
2 Student B Sports 35 35 20 90
3 Student C Cycling 30 20 35 85
上面的示例使用了四個函式。它比前幾節的方法更復雜。
但是 Tidyverse 方法的一大優勢是它提供了許多指定列的方法。
根據我們的需要，我們可以使用選擇輔助函式，例如 starts_with()、contains()、where()，使用聯合和交集組合選擇，指定我們不想選擇的列，等等在。
下面的示例程式碼提供了五種等效方法來實現相同的結果。由於這種靈活性，我們需要熟悉這種方法。
示例程式碼：
tb_students = as_tibble(df_students)
# Take the union of the column names.
tb_students = tb_students %>% rowwise() %>% mutate(myTidySum = sum(c_across(Maths | Statistics | Programming)))
tb_students = as_tibble(df_students)
# Give a range of columns as a range of names.
tb_students = tb_students %>% rowwise() %>% mutate(myTidySum = sum(c_across(Maths:Programming)))
tb_students = as_tibble(df_students)
# Give a range of columns as a range of column positions.
tb_students = tb_students %>% rowwise() %>% mutate(myTidySum = sum(c_across(3:5)))
tb_students = as_tibble(df_students)
# Select all columns having 'at' or 'am'
tb_students = tb_students %>% rowwise() %>% mutate(myTidySum = sum(c_across(contains('at') | contains('am'))))
tb_students = as_tibble(df_students)
# Select all columns except Student and Hobby.
# Make sure the tibble only has the required columns before running the next line.
tb_students = tb_students %>% rowwise() %>% mutate(myTidySum = sum(c_across(!c(Student, Hobby))))
參考和幫助
請參閱 R for Data Science 中的章節以瞭解管道運算子。
有關 rowwise() 和 c_across() 的幫助，請參閱 Tidyverse 函式參考。
有關 tidyselect 輔助函式，請參閱 tidyselect 選擇語言。
在 R Studio 中，有關 rowSums() 或 apply() 的幫助，請單擊 Help > Search R Help 並在搜尋框中鍵入不帶括號的函式名稱。或者，在 R 控制檯的命令提示符處鍵入一個問號，後跟函式名稱。
まとめ
rowSums() 和 apply() 函式使用簡單。要新增的列可以使用名稱或列位置直接在函式中指定，也可以作為字元向量提供。
Tidyverse 方法雖然有點複雜，但提供了許多替代方法來指定要新增的列。
我們可以選擇最適合我們需求的方法。
Jesse is passionate about data analysis and visualization. He uses the R statistical programming language for all aspects of his work.