如何对名称相似的列求和？plyr是否有对应列处理函数？

当然有办法实现你要的操作！虽然plyr没有直接提供按列名分组求和的专属函数，但我们可以结合它的工具函数，轻松完成重复列名的求和需求。

先明确你的输入数据和期望输出：

输入数据 #

# 构造你的输入数据框
df <- data.frame(
  C1 = c(2, 12),
  C1 = c(21, 12),
  T1 = c(12, 34),
  T1 = c(12, 45),
  row.names = c("n1", "n2")
)

# 查看输入
df
#    C1 C1 T1 T1
# n1  2 21 12 12
# n2 12 12 34 45

期望输出 #

C1 T1
n1 23 24
n2 22 79

用plyr实现的方法 #

我们可以通过提取唯一列名 + 遍历分组求和的方式来完成：

library(plyr)

# 第一步：获取所有唯一的列名
unique_col_names <- unique(colnames(df))

# 第二步：对每个唯一列名，筛选对应列并按行求和
summed_result <- ldply(unique_col_names, function(col) {
  # 筛选当前列名对应的所有列，然后按行求和
  rowSums(df[, colnames(df) == col, drop = FALSE])
})

# 第三步：调整结果的列名和行名，匹配期望格式
colnames(summed_result) <- unique_col_names
rownames(summed_result) <- rownames(df)

# 查看最终结果
summed_result

运行这段代码后，就能得到你想要的按相似列名求和的结果啦。

额外补充：用dplyr简化操作（可选） #

如果你不局限于plyr，用dplyr的长格式转换思路会更直观：

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  tibble::rownames_to_column("row_id") %>%  # 把行名转成列，方便分组
  pivot_longer(-row_id, names_to = "col_group") %>%  # 转成长格式
  group_by(row_id, col_group) %>%  # 按行和列组分组
  summarise(total = sum(value)) %>%  # 求和
  pivot_wider(names_from = col_group, values_from = total) %>%  # 转回宽格式
  tibble::column_to_rownames("row_id")  # 恢复行名

这个方法代码更简洁，可读性也更强，适合处理更复杂的列分组场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2300940