数据框每第n列的总和

Question

假设数据，

a <- c(10, 20, 30, 40, 50)
b <- c(100, 200, 300, 400, 500)
c <- c(1, 2, 3, 4, 5)
d <- c(5, 4, 3, 2, 1)
df <- data.frame(a, b, c, d)
df
   a   b c d
1 10 100 1 5
2 20 200 2 4
3 30 300 3 3
4 40 400 4 2
5 50 500 5 1

我希望对于每个交替的列求和，即a+c和b+d等。该解决方案应易于适用或修改为其他情况，如对于每隔一列进行求和，即a+c、b+d、c+e等。对于上述示例，解决方案应如下所示，

> dfsum
  aplusc bplusd
1     11    105
2     22    204
3     33    303
4     44    402
5     55    501

有没有更简单的方法？我已经知道如何进行顺序求和，例如 df [, c (T, F)] + df [, c (F, T)];，但如何对每n列进行求和？除了rbase外，是否有任何整洁的解决方案可以解决这个问题？

- small_lebowski

Answer 1

以下是一种更通用的方法，但需要假设您的数据框中列的数量是偶数，即

n = 2
Reduce(`+`, split.default(df, rep(seq(ncol(df) / n), each = ncol(df) / n)))
#   a   b
#1 11 105
#2 22 204
#3 33 303
#4 44 402
#5 55 501

上述内容基本上将数据框每两列分为一组，即a和b，c和d。使用Reduce函数，首先将所有第一个元素相加，然后是所有第二个元素，以此类推。因此，在您的情况下，a将与c相加，b将与d相加。如果您想每三列求和，只需将上述split.default方法的分母更改为3。但是，请注意，您必须拥有可被3（或任何n）整除的列数。

- Sotos

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运行正常！非常感谢。以前从未使用过reduce函数，很高兴看到一个好的例子。 - small_lebowski

Answer 2

有一个方法是使用 mutate：

最初的回答。

library(tidyverse)

df %>% 
  mutate(aplusc = a + c,
         bplusd = b + d) %>%
  select(aplusc, bplusd)

#aplusc bplusd
#1     11    105
#2     22    204
#3     33    303
#4     44    402
#5     55    501

编辑

这是基于@Sotos答案的一种方法，因此可以适用于更大的数据集：

Reduce(`+`, split.default(df, (seq_along(df) - 1) %/% 2))

- patL

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谢谢。但是假设我有一千列，如果我在这种情况下应用你的解决方案，那将会是一个问题。 另外，如果我想要推广它，例如对每第n列求和，会怎样呢？ - small_lebowski