R按索引对多个数据帧的列表求和（日期）

我有大约6000个数据帧，数据如下：

           over10 over20 over50 over100
2014-01-02      1      1      0       0

每个数据帧有数百行

我需要按索引（日期）对所有数据帧中的四列求和。结果将是每个日期一行，其中包含合计值。因此，在6000个数据帧之后，结果可能是：

           over10 over20 over50 over100
2014-01-02   3121   2551   1670     985

这将继续进行，每个日期一行

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我可以轻松地将6000个数据帧放入一个列表中，也可以将rbind放入一个大数据帧中。我尝试过各种方法，但都没有达到目的。

使用@0提供的数据集

aggregate(all[,2:5], by=list(all$date), sum)

或

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dplyr

方法是：

创建示例数据

set.seed(42)
all <- data.frame(date=sample(seq(as.Date("2000/1/1"), as.Date("2003/1/1"), by = "quarter"),
                              100,replace=TRUE),
                over10 = rbinom(100,50,0.5),
                over20 = rbinom(100,50,0.5),
                over50 = rbinom(100,50,0.5),
                over100 = rbinom(100,50,0.5))

group <- sample(1:5,100,replace=TRUE)
all_split <- split(all, group)

结果:

Source: local data frame [13 x 5]

         date over10 over20 over50 over100
1  2000-01-01    220    187    202     205
2  2000-04-01    175    164    173     159
3  2000-07-01    159    171    185     185
4  2000-10-01    168    176    154     182
5  2001-01-01    145    138    150     160

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那么日期值是一个行名还是一个实际列呢？@latemail行名，这些都是天生的xtsI还应该提到数据帧的nrows并不都是相等的，它起作用了，我学习了dplyr的一些新功能。顺便说一句，我应该澄清我已经在使用foreach和.combine=“rbind”选项了，所以根本不需要rbind\u。

require(dplyr)

dat <- rbind_all(all_split) # This is a big data.frame with all data
dat %>%
  group_by(date) %>%
  summarise_each(funs(sum))

Source: local data frame [13 x 5]

         date over10 over20 over50 over100
1  2000-01-01    220    187    202     205
2  2000-04-01    175    164    173     159
3  2000-07-01    159    171    185     185
4  2000-10-01    168    176    154     182
5  2001-01-01    145    138    150     160