R 按组求和，包括中间组

我有：

你可以试试这个

  group value
1  1     4
2  2     5
3  3     0
4  4     5
5  5     6

library（tidyr）
图书馆（dplyr）
df%>%
突变（组=因子（组，1:5））%>%
完成（组）%%>%group由（组）%%>%
dplyr：：总结（值=总和（值，na.rm=T））
组值
1      1     4
2      2     5
3      3     0
4      4     5
5      5     6

您可以试试这个

  group value
1  1     4
2  2     5
3  3     0
4  4     5
5  5     6

library（tidyr）
图书馆（dplyr）
df%>%
突变（组=因子（组，1:5））%>%
完成（组）%%>%group由（组）%%>%
dplyr：：总结（值=总和（值，na.rm=T））
组值
1      1     4
2      2     5
3      3     0
4      4     5
5      5     6

使用

tidyverse

，您可以轻松做到这一点：

library(tidyr)
library(dplyr)
df %>%
    mutate(group=factor(group, 1:5)) %>%
    complete(group) %>%group_by(group)%>%
    dplyr::summarise(value=sum(value,na.rm = T))


   group value
  <fctr> <dbl>
1      1     4
2      2     5
3      3     0
4      4     5
5      5     6

结果是：

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
  group_by(group) %>% 
  summarise(valuesum = sum(value)) %>% 
  full_join(., expand(df, group = 1:5)) %>% 
  complete(group, fill = list(valuesum = 0))

---

使用

tidyverse

，您可以轻松完成此操作：

library(tidyr)
library(dplyr)
df %>%
    mutate(group=factor(group, 1:5)) %>%
    complete(group) %>%group_by(group)%>%
    dplyr::summarise(value=sum(value,na.rm = T))


   group value
  <fctr> <dbl>
1      1     4
2      2     5
3      3     0
4      4     5
5      5     6

结果是：

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
  group_by(group) %>% 
  summarise(valuesum = sum(value)) %>% 
  full_join(., expand(df, group = 1:5)) %>% 
  complete(group, fill = list(valuesum = 0))

---

您可以从基本R使用

merge

。我已将data.frame的名称更改为

dat

，因为

df

是R函数的名称

library(data.table)
setDT(df)[.(group = 1:5), on = 'group', sum(value, na.rm = TRUE), by = .EACHI]

---

dat您可以从基本R使用
merge
。我已将data.frame的名称更改为
dat
，因为
df
是R函数的名称

library(data.table)
setDT(df)[.(group = 1:5), on = 'group', sum(value, na.rm = TRUE), by = .EACHI]

dat只需执行
merge
，然后使用
is.NA
将
NA
更改为0，即
merge（data.frame（group=1:5）、aggregate（value~group，data=df，FUN='sum'）、all.x=TRUE）
或者，
rbind
一个数据.frame，其中包含缺少的组值，并在此基础上进行聚合，如
aggregate>（value~group，data=rbind（df，data.frame（group=setdiff（1:5，unique（df$group）），value=0），FUN='sum'）
。只需进行
merge
，然后使用
is.NA
将
NA更改为0，即
合并（data.frame（group=1:5），聚合（value~group，data=df，FUN='sum'），all.x=TRUE）
或者，
rbind
一个缺少组值的data.frame，并在此基础上进行聚合，比如
aggregate（value~group，data=rbind（df，data.frame）（group=setdiff（1:5，unique（df$group）），value=0），FUN='sum'）
。OP想要一个基本R解决方案OP想要一个基本R解决方案OP想要一个基本R解决方案OP想要一个基本R解决方案OP想要一个基本R解决方案