R 使用mutate_at和sum函数按特定列求和行值？

我有一个包含调查问卷数据的数据表，所以第一列是参与者ID，后面是每个调查问卷中以独立问题为首的列。例如，数据表如下所示，

A

是一份问卷，

B

是另一份问卷：

ID A1 A2 A3 B1 B2
1  3  5  3  4  2
2  2  5  2  2  1
3  4  1  3  4  1
4  3  2  3  3  2

我想用dplyr函数来编码。我在使用mutate_at from

dplyr

查找每个

ID

的每个问卷的汇总分数时遇到问题。我想找到问卷

A

（来自

A1

、

A2

和

A3

）和

B

…的总和，以此类推。但是我的数据表中有很多问卷（

A

，

B

，

C

，

D

…等等），所以我现在的代码看起来像：

data %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate_at(vars(contains("A")), funs(sum)) %>%
  ungroup()

然而，运行此命令总是给我一个错误

错误：参数的“类型”（字符）无效

---

我不明白为什么。当我尝试对每一个进行变异时，也会发生同样的事情。我怎样才能解决这个问题

我认为一种方法是如下。我可以看到您希望如何使用

mutate_at

处理宽格式数据，但您可能希望在这里选择长格式。那会让你的生活变得轻松。您可以使用

melt

或

gather

以长格式格式化数据。然后，您要更改列，

变量

。您想删除数字。最后，按

ID

和

variable

对数据进行分组，得到总和

melt(mydf, id.var = "ID") %>%
mutate(variable = gsub(pattern = "[0-9]+", replacement = "", x = variable)) %>%
group_by(ID, variable) %>%
summarise(total = sum(value))

#     ID variable total
#  <int>    <chr> <int>
#1     1        A    11
#2     1        B     6
#3     2        A     9
#4     2        B     3
#5     3        A     8
#6     3        B     5
#7     4        A     8
#8     4        B     5

melt（mydf，id.var=“id”）%>%
突变（变量=gsub（模式=“[0-9]+”，替换=“”，x=变量））%>%
分组依据（ID，变量）%>%
汇总（总额=总和（价值））
#ID变量总数
#       
#11
#2 1 B 6
#3 2 A 9
#4 2 B 3
#5 3 A 8
#6 3 B 5
#7 4 A 8
#8 4 B 5

资料

---

mydf之所以很难做到这一点，是因为您没有明确编码问卷类型和编号，因此数据不“整洁”。Jazzurro的方法是正确的，但在这里，我使用了
tidyr
包来处理
collect
和
separate

library(tidyr)
library(dplyr)

data %>% 
gather(test, tot, A1:B2) %>% 
separate(test, into=c("Q", "No"), sep=1) %>%
group_by(ID, Q) %>% summarise(totals=sum(tot))

这避免了必须使用
gsub
等

此外，如果希望A和B分别列在不同的列中，您可以将
%%>%的排列（Q，总计）
添加到管道的末尾。
您能解释一下gsub的作用吗？同样对于总和（值），值从何而来？…在
gsub
中，我正在删除数字。例如，A1变为A。如果要可视化该过程，请只运行两行代码，如下所示：melt（mydf，id.var=“id”）%%>%mutate（variable=gsub（pattern=“[0-9]+”，replacement=“”，x=variable））

。同样，我建议您只运行

melt（mydf，id.var=“id”）

。然后，您可以看到

变量

和

值

来自何处。提醒您需要重塑2和dplyr包。

library(tidyr)
library(dplyr)

data %>% 
gather(test, tot, A1:B2) %>% 
separate(test, into=c("Q", "No"), sep=1) %>%
group_by(ID, Q) %>% summarise(totals=sum(tot))