特定列相等时所有行的总和-R中的data.frame

我的真实列表包含大量的

数据。具有大量行和列的帧。
谢谢
代码很好，只需将其放入函数并使用
lappy
。这里我使用了data.table，但您也可以将该dplyr代码放入函数中，并将其用作
lappy
的第二个参数

df
  var1 var2  var3
1    a    4  12.5
2    b    2  5
4    c    6  0
5    d   88  0

df2
  var1 var2  var3
1  k    10    12.5
2  l    0.6  5
3  v   12    0

代码很好，只需将其放入函数中并使用
lappy
。这里我使用了data.table，但您也可以将该dplyr代码放入函数中，并将其用作
lappy
的第二个参数

df
  var1 var2  var3
1    a    4  12.5
2    b    2  5
4    c    6  0
5    d   88  0

df2
  var1 var2  var3
1  k    10    12.5
2  l    0.6  5
3  v   12    0

在base中，您可以使用
lappy
中的
aggregate
对每组进行汇总

library(data.table)
lapply(mylist, function(df) setDT(df)[, lapply(.SD, sum), var1])

或者使用
rowsum
，在行名称中使用组：

lapply(list, function(x) aggregate(.~var1, x, sum))
#lapply(list, function(x) aggregate(x[,-1], as.list(x[1]), sum)) #Alternative
#[[1]]
#  var1 var2 var3
#1    a    4 12.5
#2    b    2  5.0
#3    c    6  0.0
#4    d   88  0.0
#
#[[2]]
#  var1 var2 var3
#1    k 10.0 12.5
#2    l  0.6  5.0
#3    v 12.0  0.0

在base中，您可以使用
lappy
中的
aggregate
对每组进行汇总

library(data.table)
lapply(mylist, function(df) setDT(df)[, lapply(.SD, sum), var1])

或者使用
rowsum
，在行名称中使用组：

lapply(list, function(x) aggregate(.~var1, x, sum))
#lapply(list, function(x) aggregate(x[,-1], as.list(x[1]), sum)) #Alternative
#[[1]]
#  var1 var2 var3
#1    a    4 12.5
#2    b    2  5.0
#3    c    6  0.0
#4    d   88  0.0
#
#[[2]]
#  var1 var2 var3
#1    k 10.0 12.5
#2    l  0.6  5.0
#3    v 12.0  0.0

整洁版本：

lapply(list, function(x) rowsum(x[,-1], x[,1]))

dfTidy版本：

lapply(list, function(x) rowsum(x[,-1], x[,1]))

df使用
dplyr 1.0.0
你可以使用
cross（）
：
总结（横跨（num_range（“var”，2:3），sum），.groups=“drop_last”）
使用
dplyr 1.0.0
你可以使用
cross（）
总结（横跨（num_range（“var”，2:3），sum），.groups=“drop_last”）