R：如果第三列的值相同，如何添加两个独立列的值

我有一个大数据框，如下所示：

 #   project  sample   count    freq    a-chain    b-chain   v
 1   house    1_1      124      0.98    ZZZZZ      tttcc     4
 2   house    1_1       20      0.02    BBBBB      xxwww     5
 3   house    1_1        1      0.01    ZZZZZ      tccct     2
 4   house    1_2        4      0.02    ZZZZZ      rrttt     1
 5   tree     B_1       34      0.45    TTTTT      oooee     5
 6   tree     B_1       42      0.51    RRRRR      vvvqq     7
 7   tree     C_2       43      0.77    VVVVV      iippr     9
 8   tree     B_1       72      0.34    TTTTT      xxttr     7

我需要通过合并那些对“project”、“sample”和“a-chain”具有相同值的行来压缩行数。我需要对这些行的“count”和“freq”值求和。生成的数据帧应该只有“project”、“sample”、“count”、“freq”和“a-chain”。我被困在一条特定的线路上，但我可能从一开始就采取了埃罗纽斯方法。感谢您的帮助

我已经尝试使用ddply、summary和aggregate函数的组合，但我能做的最好的事情就是只添加我需要求和的两列中的一列

这是我被卡住的地方：

 max.count.nt<-all.tcr.max %>% group_by(project, sample) %> summarise(count=sum(count)) %>% select(project,sample, count, freq, a-chain)

---

我们可以使用

mutate

创建一个列，而不是

summary

，因为

summary

只返回与分组列一起汇总的列。稍后，如果需要，对所选列应用

distinct

，以返回第一行

library(dplyr)
df1 %>% 
   group_by(project, sample) %>% 
   mutate(count=sum(count))%>% 
   select(project,sample, count, freq, a.chain) %>%
   ungroup %>%
   distinct(project, sample, a.chain, count, .keep_all = TRUE)

---

我发现在

摘要

之前有一个拼写错误

%%>

，而不是

%%

。在屏幕上键入时，我忘记添加另一个“%”符号。但这不是问题所在。原始代码有它。我认为您需要

mutate

df1%%>%groupby（project，sample）%%>%mutate（count=sum（count））%%>%select（project，sample，count，freq，a.chain）

因为在

summary

步骤之后，只有分组变量在

mutate

之后，汇总列才可用，如果需要对其进行总结，请在所选列上使用

distinct

。如果有更好的方法，则不一定需要进行总结。我会尝试变异。但是我还需要添加freq列的值，我不确定如何将其包含在行中。我会在几分钟后检查并让您知道。我不得不离开电脑去处理另一个问题。谢谢。它似乎在为每行中的“计数”添加所有行的总和。生成的表应该只对共享相同“项目”、“样本”和a.chain的行的count和freq值求和，这样就不会显示重复。@Orion11如果还需要

a.chain

，请将其添加到

group\u by

中，然后在

之后选择
%>%distinct（项目、样本、a.chain、计数）
让我试试这个。我今晚去看看。
library(dplyr)
df1 %>% 
   group_by(project, sample) %>% 
   mutate(count=sum(count))%>% 
   select(project,sample, count, freq, a.chain) %>%
   ungroup %>%
   distinct(project, sample, a.chain, count, .keep_all = TRUE)