如何找到R中n列的行明智总和?
通过使用 rowSums 函数以及使用单个方括号对列进行子集,可以找到 n 列的行明智总和。
例如,如果我们有一个名为 df 的数据框,它包含五列,并且我们想要找到最后三列的行总和,那么我们可以使用以下命令 -
df$Sum_3<-rowSums(df[,3:5])
示例 1
以下代码段创建了一个示例数据框 -
x1<-round(rnorm(20),2)x2<-round(rnorm(20),2)
x3<-round(rnorm(20),2)
df1<-data.frame(x1,x2,x3)
df1
创建以下数据框 -
x1 x2 x31 -0.66 1.01 -0.44
2 -2.05 -0.47 0.42
3 1.11 1.47 1.04
4 -2.55 -0.42 -0.46
5 -0.50 -1.98 -0.41
6 -2.16 -0.34 -0.55
7 0.29 -0.58 0.42
8 -0.67 1.71 -0.86
9 -0.93 0.00 0.00
10 0.30 -0.87 0.27
11 1.27 -1.60 -0.49
12 0.73 1.16 -1.24
13 -0.71 0.20 -1.18
14 -0.31 1.16 0.24
15 -0.76 0.86 -0.70
16 1.11 -0.25 -0.48
17 -0.88 -0.43 0.10
18 0.50 -2.05 0.36
19 -0.30 0.56 -0.97
20 -1.76 -1.39 1.10
要查找列 x2 和 x3 的行总和,请将以下代码添加到上述代码段中 -
x1<-round(rnorm(20),2)输出结果x2<-round(rnorm(20),2)
x3<-round(rnorm(20),2)
df1<-data.frame(x1,x2,x3)
df1$Sum_x2_x3<-rowSums(df1[,2:3])
df1
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行,它会生成以下输出 -
x1 x2 x3 Sum_x2_x31 -0.66 1.01 -0.44 0.57
2 -2.05 -0.47 0.42 -0.05
3 1.11 1.47 1.04 2.51
4 -2.55 -0.42 -0.46 -0.88
5 -0.50 -1.98 -0.41 -2.39
6 -2.16 -0.34 -0.55 -0.89
7 0.29 -0.58 0.42 -0.16
8 -0.67 1.71 -0.86 0.85
9 -0.93 0.00 0.00 0.00
10 0.30 -0.87 0.27 -0.60
11 1.27 -1.60 -0.49 -2.09
12 0.73 1.16 -1.24 -0.08
13 -0.71 0.20 -1.18 -0.98
14 -0.31 1.16 0.24 1.40
15 -0.76 0.86 -0.70 0.16
16 1.11 -0.25 -0.48 -0.73
17 -0.88 -0.43 0.10 -0.33
18 0.50 -2.05 0.36 -1.69
19 -0.30 0.56 -0.97 -0.41
20 -1.76 -1.39 1.10 -0.29
示例 2
以下代码段创建了一个示例数据框 -
y1<-rpois(20,1)y2<-rpois(20,5)
y3<-rpois(20,2)
y4<-rpois(20,2)
df2<-data.frame(y1,y2,y3,y4)
df2
创建以下数据框 -
y1 y2 y3 y41 1 6 2 2
2 1 4 1 0
3 1 6 0 2
4 2 9 4 2
5 0 7 1 2
6 1 5 1 1
7 2 0 3 2
8 1 2 5 1
9 1 6 1 5
10 0 3 1 2
11 1 4 2 3
12 1 7 3 1
13 0 8 1 2
14 1 5 2 3
15 0 10 3 0
16 2 2 1 2
17 3 5 4 2
18 0 6 2 1
19 2 2 3 1
20 0 6 1 2
要查找列 y1 和 y2 的行总和,请将以下代码添加到上述代码段中 -
y1<-rpois(20,1)输出结果y2<-rpois(20,5)
y3<-rpois(20,2)
y4<-rpois(20,2)
df2<-data.frame(y1,y2,y3,y4)
df2$Sum_y1_y2<-rowSums(df2[,1:2])
df2
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行,它会生成以下输出 -
y1 y2 y3 y4 Sum_y1_y21 1 6 2 2 7
2 1 4 1 0 5
3 1 6 0 2 7
4 2 9 4 2 11
5 0 7 1 2 7
6 1 5 1 1 6
7 2 0 3 2 2
8 1 2 5 1 3
9 1 6 1 5 7
10 0 3 1 2 3
11 1 4 2 3 5
12 1 7 3 1 8
13 0 8 1 2 8
14 1 5 2 3 6
15 0 10 3 0 10
16 2 2 1 2 4
17 3 5 4 2 8
18 0 6 2 1 6
19 2 2 3 1 4
20 0 6 1 2 6
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