为什么R数据框中sum()求和与逐行直接相加结果不一致？

R 中内置的sum()是聚合类函数，设计逻辑为接收任意多组数值输入后，将所有输入的元素全部合并为一个一维数值集合后统一求和，最终仅返回单个标量结果。
你传入的Daten$values1、Daten$values2、Daten$values3均为长度为3的向量，sum()会把3个向量的共9个元素全部累加得到103，将这个单值赋值给数据框列时，R会自动执行循环补齐规则，把103重复填充到所有行，就出现了示例中valcomb列全为103的结果。
而直接用+运算符相加的逻辑是向量逐元素运算，相同位置的元素两两相加，最终返回的是和输入向量长度相同的结果，正好匹配逐行求和的需求。

• 方法1：base R 专用函数rowSums()
  这是最简洁高效的实现方式，专门用于按行计算数据框/矩阵的数值和，列数较多时优势明显，还支持通过na.rm参数处理缺失值：

# 指定列计算行和
Daten$valcomb3 <- rowSums(Daten[, c("values1", "values2", "values3")], na.rm = TRUE)

• 方法2：tidyverse 流式写法
  如果使用dplyr工具链，可以用rowwise()+sum()或者直接结合rowSums()实现更灵活的列选择：

library(dplyr)
# 写法1：按行作用sum
Daten <- Daten %>%
  rowwise() %>%
  mutate(valcomb4 = sum(c(values1, values2, values3), na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

# 写法2：结合rowSums批量匹配列
Daten <- Daten %>%
  mutate(valcomb5 = rowSums(across(starts_with("values")), na.rm = TRUE))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ninke