R语言实现数据框按组求和新增列且不生成新grouped_df

实现代码 #

你可以选择以下任意一种方式实现需求，两种方案都不会生成grouped_df类对象，仅在原数据框新增目标字段：

1. 基础R实现（无需加载第三方包）

直接用内置的ave()函数即可实现分组聚合后对齐原数据长度的计算：

df$family_income <- ave(df$income, df$id_family, FUN = sum)

ave()函数会自动按照第二个参数的分组维度，对第一个参数执行指定的FUN运算，返回和原数据行数完全一致的向量，直接赋值即可。

2. dplyr实现（适合习惯tidyverse语法的场景）

如果你使用dplyr 1.1.0及以上版本，可以用临时分组参数.by，计算完成后自动解除分组，不会产生grouped_df对象：

library(dplyr)
df <- df %>%
  mutate(family_income = sum(income), .by = id_family)

效果验证 #

你可以用以下代码构造示例数据测试：

df <- data.frame(
  id_person = c("001", "002", "003", "004", "005"),
  income = c(100, 120, 100, 220, 300),
  id_family = c("A1", "B2", "B5", "A1", "B5")
)

运行上述任意代码后，即可得到你预期的结果，且class(df)不会包含grouped_df类。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Igor Mendonça