如何在R中对age列按指定范围分组并求y列对应和？

原始数据 #

df <- data.frame(age = c("37", "41", "42", "44", "47"),
                 y = c(4.0, 30.0, 6.0, 6.0, 30.0))

数据预览：

age     y
 37   4.0
 41  30.0
 42   6.0
 44   6.0
 47  30.0

期望输出 #

age     y
    37   4.0
 40-45  42.0
 45-50  30.0

tidyverse解决方案 #

加载tidyverse包后，按以下步骤处理：

1. 将字符型age转为数值型，方便范围判断；
2. 用case_when自定义分组规则，单独处理37的情况，其余按指定范围划分；
3. 按新分组列聚合，对y求和；
4. 调整列名和输出顺序，匹配期望格式。

完整代码：

library(tidyverse)

df_result <- df %>%
  mutate(age_num = as.numeric(age)) %>%
  mutate(age_group = case_when(
    age_num == 37 ~ "37",
    age_num >= 40 & age_num < 45 ~ "40-45",
    age_num >= 45 & age_num <= 50 ~ "45-50"
  )) %>%
  group_by(age_group) %>%
  summarise(y = sum(y)) %>%
  rename(age = age_group) %>%
  arrange(match(age, c("37", "40-45", "45-50")))

# 查看结果
print(df_result, row.names = FALSE)

运行输出：

age     y
    37   4.0
 40-45  42.0
 45-50  30.0

代码说明 #

• as.numeric(age)：转换年龄类型，实现数值范围比较；
• case_when：灵活定义分组逻辑，精准匹配需求中的特殊分组；
• group_by() + summarise()：完成分组求和的核心操作；
• arrange()：强制分组顺序与期望一致，避免默认字母排序干扰。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aerw4