使用dplyr将行添加到数据帧

我有以下样本数据：

cvar <- c("2015-11-01","2015-11-02","All")
nvar1 <- c(12,10,5)
nvar2 <- c(7,5,6)
data <- cbind.data.frame(cvar,nvar1,nvar2)

---

cvar类似这样的话可能：

data %>% 
     rbind(c("add",sum(nvar1),sum(nvar2)))
#        cvar nvar1 nvar2
#1 2015-11-01    12     7
#2 2015-11-02    10     5
#3        All     5     6
#4        add    27    18

编辑：

根据您的评论，这将起作用：

data %>% 
  mutate(nvar3 = nvar1) %>% 
  rbind(c("add",sum(nvar1),sum(nvar2),sum(.$nvar3))) 

使用
将允许
rbind
查找
nvar3

编辑2：

将新行作为列表提供，它将维护列类：

> str(
+ data %>% 
+   mutate(nvar3 = nvar1) %>% 
+   rbind(list("add",sum(nvar1),sum(nvar2),sum(.$nvar3))) 
+ )
'data.frame':   4 obs. of  4 variables:
 $ cvar : chr  "2015-11-01" "2015-11-02" "All" "add"
 $ nvar1: num  12 10 5 27
 $ nvar2: num  7 5 6 18
 $ nvar3: num  12 10 5 27

使用
tibble
1.2版，您可以使用
add_row（）


仅使用
dplyr
可以执行以下操作

请注意，通过这种方式，新行将添加到原始数据帧的开头，而不是结尾

如果要在末尾添加新行，请使用以下代码（感谢）

如果有人仍在寻找通用解决方案，我会使用：

cvar <- c("2015-11-01","2015-11-02","All")
nvar1 <- c(12,10,5)
nvar2 <- c(7,5,6)
data <- tibble::tibble(cvar,nvar1,nvar2)

purrr::map_df(data, ~c(.x, ifelse(is.numeric(.x), sum(.x, na.rm=TRUE), NA)))

cvar利用
summary_all（）
和
bind_rows（）
的一个选项可以是：

data %>% 
 bind_rows(summarise_all(., ~ if (is.numeric(.)) sum(.) else "add"))

        cvar nvar1 nvar2
1 2015-11-01    12     7
2 2015-11-02    10     5
3        All     5     6
4        add    27    18

或者添加行，然后使用
if\u else（）
仅计算最后一行的总和：

或者当变量不在全局环境中时，作为@Rickard答案的替代方案：

data %>% 
 add_row(cvar = "add", nvar1 = sum(data$nvar1), nvar2 = sum(data$nvar2))

这里有任何
数据.表格
。只要你把它放入管道，它就会变成一个data.table，不是吗？
数据。table
是一个不同的包。要转换为
data.table
，它应该是
data.table（cvar，…）
如果您使用的是
dplyr
，那么请尝试使用
bindrows
您可能指的是
tbl_df
啊，很抱歉，我会编辑它。如果您将第一列转换为“character”，我唯一能证明“dplyr”正确的方法就是<代码>数据%>%变异（cvar=as.character（cvar））%>%rbind（c（“添加”，总和（nvar1），总和（nvar2）））
。否则，
rbind（data，c（“add”），sum（nvar1），sum（nvar2））
也会这样做……谢谢LyzandeR，这确实解决了上述问题，+1。但在管道中，它对我不起作用，比如说：数据%>%mutate（nvar3=nvar1）%%>%rbind（c（“add”，sum（nvar1），sum（nvar2），sum（nvar3））），我需要在一系列转换之后使用rbind，在问题中没有提到这一点，对此表示抱歉。@Sebastian Yeah在您上面描述的情况下，
nvar3
无法在
data
中找到，因此出现错误。你应该这样做：
data%>%mutate（nvar3=nvar1）%>%rbind（c（“add”，sum（nvar1），sum（nvar2），sum（.$nvar3））
它会工作的。@AnandaMahto我完全同意。OP似乎需要在更复杂的情况下将其作为一个步骤。通过rbinding字符向量，您已将结果中的NVAR转换为字符。这是有效的，因为这些向量是在全局环境中定义的。对列名进行懒散的评估会很好。打开了一个现在可以很好地使用懒散的列名评估，这显然是imo中最
tidyverse
的选项！使用
bind_行（数据，）
添加到末尾。@krlmlr谢谢！我没有意识到在末尾添加新行有那么容易。有趣的是，执行此操作时会出现“绑定行”（x，.id）中的警告消息
：绑定因子和字符向量，强制转换为字符向量
，但不会反过来出现（
绑定行（，数据）
）。你知道这是为什么吗？更简单的例子：
bind_行（data_-frame（a=“a”）、data_-frame（a=factor（“a”））
vs.
bind_行（data_-frame（a=factor（“a”）、data_-frame（a=“a”））
。似乎取决于顺序，也许我的第一个例子中没有警告只是一个简单的遗漏。仔细检查一下，确定一下。是的，我注意到这取决于订单。。。但对我来说，这种行为似乎前后不一致，所以我有：）顶！Thank将添加到use sum（，na.rm=T）中，还将添加到use方括号中，以防止RStudio:data%>%bind_行中出现警告（汇总_all（，~if（is.numeric（.））{sum（，na.rm=T）}else{“Total”}））
        cvar nvar1 nvar2
1        add    27    18
2 2015-11-01    12     7
3 2015-11-02    10     5
4        All     5     6

data %<>%
  summarise(cvar = "add",
            nvar1 = sum(nvar1),
            nvar2 = sum(nvar2)) %>%
  bind_rows(data, .)

        cvar nvar1 nvar2
1 2015-11-01    12     7
2 2015-11-02    10     5
3        All     5     6
4        add    27    18

cvar <- c("2015-11-01","2015-11-02","All")
nvar1 <- c(12,10,5)
nvar2 <- c(7,5,6)
data <- tibble::tibble(cvar,nvar1,nvar2)

purrr::map_df(data, ~c(.x, ifelse(is.numeric(.x), sum(.x, na.rm=TRUE), NA)))

data %>% 
 bind_rows(summarise_all(., ~ if (is.numeric(.)) sum(.) else "add"))

        cvar nvar1 nvar2
1 2015-11-01    12     7
2 2015-11-02    10     5
3        All     5     6
4        add    27    18

data %>%
 add_row(cvar = "add") %>%
 mutate_at(-1, ~ if_else(row_number() == max(row_number()), sum(., na.rm = TRUE), .))

data %>% 
 add_row(cvar = "add", nvar1 = sum(data$nvar1), nvar2 = sum(data$nvar2))