在R语言中对多观测行求和：合并问卷正负态度百分比

假设你的数据集名为df，行顺序为：行1=完全同意、行2=有点同意、行3=有点不同意、行4=完全不同意。以下是两种简单实现方法，适合新手操作：

方法一：基础R操作（无需额外安装包） #

这是最直接的方式，不需要安装任何扩展包：

# 1. 计算正向态度总和（完全同意+有点同意）
positive_sum <- colSums(df[1:2, ])
# 2. 计算负向态度总和（有点不同意+完全不同意）
negative_sum <- colSums(df[3:4, ])
# 3. 将结果组合成新的数据框
result_df <- data.frame(rbind(positive_sum, negative_sum))
# 4. 给结果行命名（可选，方便识别）
rownames(result_df) <- c("正向态度", "负向态度")

# 查看最终结果
print(result_df)

示例验证 #

用你给出的样例数据测试：

# 构造样例数据集
df <- data.frame(
  Albania = c(13.3, 56.3, 21.3, 8.9),
  Andorra = c(18.0, 45.3, 27.2, 9.4),
  Azerbaijan = c(14.9, 27.2, 28.0, 5.2)
)

# 执行上述代码后，输出结果与你期望的一致（注：样例中Azerbaijan正向求和应为42.1，推测是你输入时的笔误）

方法二：使用dplyr包（适合后续复杂数据处理） #

如果你之后需要频繁处理数据，可以用dplyr包实现，先安装并加载包：

install.packages("dplyr")
library(dplyr)

result_df <- df %>%
  # 给每行标记态度类型
  mutate(态度组 = rep(c("正向态度", "正向态度", "负向态度", "负向态度"), ncol(df))) %>%
  # 转置后按态度组求和
  t() %>% as.data.frame() %>%
  group_by(V5) %>% summarise(across(V1:V4, sum)) %>%
  # 转置回原格式并整理
  t() %>% as.data.frame() %>%
  setNames(c("正向态度", "负向态度")) %>%
  slice(-1)

不过这个方法对新手稍复杂，推荐先用基础R方法完成需求。

关键注意事项 #

• 务必保证数据集的行顺序严格对应问卷选项：行1=完全同意、行2=有点同意、行3=有点不同意、行4=完全不同意，否则求和结果会出错。
• 如果你的数据集是用文字行名标记的（比如行名为"完全同意"），可以用df[c("完全同意", "有点同意"), ]来选取对应行求和。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ouroboro