R data.frame的行总和，在特定列中仅包含数字

如何仅对b列中包含数字的行求和

a <- c(1,5,3,1,-8,6,-1)
b <- c(4,-2,1,0,"c",2,"DX")

df <- data.frame(a,b)
df

#    a  b
# 1  1  4
# 2  5 -2
# 3  3  1
# 4  1  0
# 5 -8  c
# 6  6  2
# 7 -1  DX

---

a如果您希望按行求和：

a <- c(1,5,3,1,-8,6,-1)
b <- c(4,-2,1,0,"c",2,"DX")

df <- data.frame(a,b = as.numeric(b))
rowSums(df)

如果要按列显示，请执行以下操作：

colSums(df[!is.na(df$b),])

或者根据您希望在列中求和的内容：

colSums(df, na.rm = TRUE)

如果您希望按行求和：

a <- c(1,5,3,1,-8,6,-1)
b <- c(4,-2,1,0,"c",2,"DX")

df <- data.frame(a,b = as.numeric(b))
rowSums(df)

如果要按列显示，请执行以下操作：

colSums(df[!is.na(df$b),])

或者根据您希望在列中求和的内容：

colSums(df, na.rm = TRUE)

我建议在创建
数据.frame
时使用
stringsAsFactors=FALSE
，或者在现有
数据.frame
中将因子转换为字符。然后，您可以将数值提取到一个新列中，您可以使用常规的tidyverse工具求和。





库（tidyverse）
警告：2次解析失败。
#>行col预期实际值
#>5--双c
#>7--双DX
#>总数
#> 1   5

这种方法可以很好地推广到处理多个列：

colSums(df, na.rm = TRUE)

df%>%
mutate_all（funs（parse_double））%>%
总结所有（funs（总和，na.rm=T））
#>警告：2次解析失败。
#>行col预期实际值
#>5--双c
#>7--双DX
#>a b
#> 1 7 5

如果您有许多像这样的
data.frame
s，您可以将其转换为函数并将其映射到列表：

我的乐趣%
突变所有（funs（抑制警告（解析双（）））%>%
总结所有（funs（总和，na.rm=T））
}
#创建包含多个data.frames的列表
我的清单%
地图（我的乐趣）
#>一美元
#>a b
#> 1 7 5
#> 
#>b美元
#>a b
#> 1 7 5

正如所指出的
d.b
一样，您可以使用
suppressWarnings（）
使
parse\u double
中的警告静音。在本例中，我更喜欢
parse_double
而不是
as.numeric
，因为它提供了有关正在发生的事情的信息

编辑：
由于您在对原始问题的评论中指出，
data.frame
s的列始终具有相同的名称，因此您可以使用
mutate\u at
和
summary\u at
：

我的乐趣%
在（“b”处突变，funs（抑制警告（解析双（）））%>%
总结（b），funs（总和，na.rm=T））
}

或对于多个列：

我的乐趣%
在（c（“a”，“b”），funs（suppressWarnings（parse_double（.））））%%>处突变
总结（c（“a”、“b”）、funs（总和（，na.rm=T）））
}
我建议在创建
数据.frame
或将因子转换为现有
数据.frame中的字符时使用
stringsAsFactors=FALSE
。然后，您可以将数值提取到一个新列中，您可以使用常规的tidyverse工具求和。





库（tidyverse）
警告：2次解析失败。
#>行col预期实际值
#>5--双c
#>7--双DX
#>总数
#> 1   5

这种方法可以很好地推广到处理多个列：

colSums(df, na.rm = TRUE)

df%>%
mutate_all（funs（parse_double））%>%
总结所有（funs（总和，na.rm=T））
#>警告：2次解析失败。
#>行col预期实际值
#>5--双c
#>7--双DX
#>a b
#> 1 7 5

如果您有许多像这样的
data.frame
s，您可以将其转换为函数并将其映射到列表：

我的乐趣%
突变所有（funs（抑制警告（解析双（）））%>%
总结所有（funs（总和，na.rm=T））
}
#创建包含多个data.frames的列表
我的清单%
地图（我的乐趣）
#>一美元
#>a b
#> 1 7 5
#> 
#>b美元
#>a b
#> 1 7 5

正如所指出的
d.b
一样，您可以使用
suppressWarnings（）
使
parse\u double
中的警告静音。在本例中，我更喜欢
parse_double
而不是
as.numeric
，因为它提供了有关正在发生的事情的信息

编辑：
由于您在对原始问题的评论中指出，
data.frame
s的列始终具有相同的名称，因此您可以使用
mutate\u at
和
summary\u at
：

我的乐趣%
在（“b”处突变，funs（抑制警告（解析双（）））%>%
总结（b），funs（总和，na.rm=T））
}

或对于多个列：

我的乐趣%
在（c（“a”，“b”），funs（suppressWarnings（parse_double（.））））%%>处突变
总结（c（“a”、“b”）、funs（总和（，na.rm=T）））
}
Ok thx但事实上，我的数据帧与许多其他具有相同列名称的数据帧在一个列表中，我如何对列表的所有df执行相同的操作？d.b不起作用我得到了在sortOk thx中强制引入的错误NAs，但事实上，我的数据帧与许多其他具有相同列名称的数据帧在一个列表中，我如何执行此操作列表中的所有df都是一样的？d.b不起作用我在sortThx中得到了强制引入的错误NAs，但是如果我的所有数据帧都没有相同的名称呢？@JulienNguyen这没关系。使用这种方法，您可以在每个
data.frame
中使用不同的列名，并且列表中的每个元素都可以使用不同的名称，只要您始终对每个
data.frame
中的所有列求和没有问题。我稍微编辑了我的答案以反映这一点。如果我有两个名为“Fichier1”和“Fichier2”的数据帧，我在函数中编写的内容而不是df？@JulienNguyen我对函数参数的命名很差。我将其更改为
x
，以更好地显示该函数在列表的每个元素上运行，而不管这些元素的名称如何。等等，如果我只想在2或3列上求和，不知道该怎么做？非常感谢，但如果我的所有数据帧都没有相同的名称怎么办？@JulienNguyen这没关系。使用这种方法，您可以在每个
data.frame
中使用不同的列名，并且列表中的每个元素都可以使用不同的名称，只要您始终对每个
data.frame
中的所有列求和没有问题。为了反映这一点，我稍微编辑了一下我的答案