R语言无需硬编码列名如何对所有列的重复行分组求和

以下三种方案均不需要硬编码列名，也不需要手动循环合并，适配任意数量的列的分组求和需求： #

• 方案1：Base R原生aggregate实现（无需额外安装包）
  直接使用公式语法中的.指代除分组列之外的所有列，完全贴合你原来的代码使用习惯：

# 一行完成所有列按name分组求和
aggregate(. ~ name, data = dat, sum)

对应你的示例输出结果如下：

name etc4 etc1 etc2
1    A   30   19   11
2    B    2    7    5
3    C   90   12    1

• 方案2：dplyr实现，语法可读性强
  如果你常用tidyverse生态，用across()匹配规则即可动态适配任意数量的非分组列：

library(dplyr)
dat %>% 
  group_by(name) %>% 
  # 如果存在不需要求和的非数值列，可以改成across(where(is.numeric), sum)
  summarise(across(everything(), sum))

• 方案3：data.table实现，适配超大数据/多列场景
  如果你的表格列数极多、数据量很大，data.table的运算效率远高于前两种方案：

library(data.table)
setDT(dat)
# .SD指代分组后的所有非分组列，批量求和
dat_res <- dat[, lapply(.SD, sum), by = name]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahdee