如何使用group_by%>%sum对dataframe部分列进行分组求和？

问题 #

我有如下示例数据框df：

df = data.frame(x = c(rep(1,5),rep(2,5)),
                y = 1:10,
                z = 11:20,
                n = 21:30)

希望按x列分组对y和z列求和，同时保留n列的原始值，期望输出如下：

x  y  z  n
1  1 15 65 21
2  1 15 65 22
3  1 15 65 23
4  1 15 65 24
5  1 15 65 25
6  2 40 90 26
7  2 40 90 27
8  2 40 90 28
9  2 40 90 29
10 2 40 90 30

解决方案 #

方法1：使用dplyr包（简洁易读）

先加载dplyr包，通过分组后修改列值实现需求：

library(dplyr)

df_result <- df %>%
  group_by(x) %>%
  mutate(y = sum(y), z = sum(z)) %>%
  ungroup()

print(df_result)

方法2：使用Base R（无需额外包）

利用ave()函数按分组计算求和，返回与原列长度一致的结果：

df_result <- df
df_result$y <- ave(df_result$y, df_result$x, FUN = sum)
df_result$z <- ave(df_result$z, df_result$x, FUN = sum)

print(df_result)

两种方法都能得到预期输出，dplyr写法更直观，Base R则不需要安装额外包。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者An116