在R语言中如何按分组并带条件对行求和

首先，先还原你的示例数据：

df1 <- data.frame(
  id = c(1,1,2,3,4,4),
  window = c(10,230,430,10,370,380),
  count1 = c(2,53,40,3,32,14),
  count2 = c(30,3,5,94,4,3)
)

你之前用mutate的思路问题在于：它只会给每行新增列，不会合并行，但你的需求是要把同ID下所有window≠10的行合并成一行并求和，因此需要用分组聚合+分情况处理再合并的方式实现：

library(dplyr)

result_df1 <- df1 %>%
  # 分两组处理后合并
  bind_rows(
    # 第一组：直接保留所有window=10的行
    filter(., window == 10),
    # 第二组：对window≠10的行按ID聚合
    filter(., window != 10) %>%
      group_by(id) %>%
      summarise(
        window = min(window),  # 取组内最小的window，要取第一个出现的就换成first(window)
        count1 = sum(count1),
        count2 = sum(count2),
        .groups = "drop"
      )
  ) %>%
  # 按ID排序让结果更规整
  arrange(id)

运行后得到的结果完全符合你的预期：

id window count1 count2
1  1     10      2     30
2  1    230     53      3
3  2    430     40      5
4  3     10      3     94
5  4    370     46      7

逻辑说明 #

• 先把数据拆成两类：window=10的行直接保留，不需要聚合；window≠10的行按ID分组，用summarise求和计数、提取目标window值；
• 最后用bind_rows把两部分结果合并，再排序得到最终输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yuto Best boy