在R中按Size整数区间汇总DataFrame的Age列，选用什么函数？

你不需要用rowwise()和mutate()，这类分组汇总需求用**group_by() + summarize()**组合更直接高效，核心思路是先按Size的整数部分分组，再对Age列求和。

步骤1：构造示例数据 #

先还原你的数据集：

df <- data.frame(
  Size = c(8, 8.5, 9, 9.5),
  `Age 1` = c(2, 4, 1, 3),
  `Age 2` = c(8, 7, 11, 2),
  `Age 3` = c(5, 9, 45, 0)
)

步骤2：分组汇总 #

用floor()函数提取Size的整数部分作为分组依据，再对所有Age列求和：

library(dplyr)

df_summary <- df %>%
  # 把Size转为整数部分，作为分组键
  group_by(Size = floor(Size)) %>%
  # 对所有以Age开头的列求和
  summarize(across(starts_with("Age"), sum), .groups = "drop")

运行后得到的结果就是你要的：

Size `Age 1` `Age 2` `Age 3`
1    8       6      15      16
2    9       4      13      45

补充说明 #

• floor()函数会向下取整，刚好把8.5归为8、9.5归为9，完美匹配你的分组规则；
• across(starts_with("Age"), sum)可以批量处理所有Age列，不用逐个列名写，扩展性更强；
• .groups = "drop"是为了分组后返回普通数据框，避免保留分组属性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Valentina Caserta