R数据中不同列的求和

Question

我有一个有144列和1000行的数据框架。它包含36个不同的变量，每个变量总是有4个值--看起来是这样的：

1a-1d   \t 2a-2d   \t 3a-3d..........36a-36d
2 1 4 5 \t 3 4 5 3 \t 32 1 3 1.......3 12 4 1
.
.
4 5 2 6 \t 4 5 2 6 \t 23 5 2 5......3 1 5 6

我想要做的是，总是把a到d和起来，并用向量的元素命名输出，例如names=c("AC_syn","AC_non",...)。

我想这个命令一定是这样的：

ddply(a, .(), summarise, names[1]=a[,1]+a[,2]+a[,3]+a[,4], ...)

但一定有更优雅的方法吗？没有太多的复制粘贴工作？我对每一个想法都很高兴，也没有什么帮助！

很抱歉我没说清楚。实际上，我希望在每第四步(1-4，5-8……141-144)之后得到列的和，并用向量中的变量重命名新的数据。因此，对于输入：

2 1 4 5 \t 3 4 5 3 \t 32 1 3 1.......3 12 4 1

它应该回答

12 15 37.....20

Answer 1

如果你想每四列加一次

# example data
set.seed(1)

(df <- data.frame(replicate(8,rnorm(5))))

          X1         X2         X3          X4          X5          X6          X7
#1 -0.6264538 -0.8204684  1.5117812 -0.04493361  0.91897737 -0.05612874  1.35867955
#2  0.1836433  0.4874291  0.3898432 -0.01619026  0.78213630 -0.15579551 -0.10278773
#3 -0.8356286  0.7383247 -0.6212406  0.94383621  0.07456498 -1.47075238  0.38767161
#4  1.5952808  0.5757814 -2.2146999  0.82122120 -1.98935170 -0.47815006 -0.05380504
#5  0.3295078 -0.3053884  1.1249309  0.59390132  0.61982575  0.41794156 -1.37705956
          X8
#1 -0.4149946
#2 -0.3942900
#3 -0.0593134
#4  1.1000254
#5  0.7631757

为要和的列创建指示符--每四列之和一次。

(ind <- rep(1:2,each=4))
#[1] 1 1 1 1 2 2 2 2

根据ind的和列

t(rowsum(t(df),ind))

#              1          2
#[1,] 0.01992536  1.8065336
#[2,] 1.04472535  0.1292631
#[3,] 0.22529172 -1.0678292
#[4,] 0.77758346 -1.4212814
#[5,] 1.74295162  0.4238835

然后可以使用colnames分配列名。

Answer 2

一种依靠矩阵乘法实现它的有趣方法：

首先，创建一个只有零和1的关联矩阵，以便对数据集进行后乘(假设它被称为df)：

M = matrix(0, 144, 36)
M = (row(M) >= {(col(M)-1)*4 + 1} & row(M) < {(col(M)-1)*4 + 5})*1

然后将M乘成df并命名为列：

sumvar = as.matrix(df) %*% M
names(sumvar) = c("AC_syn","AC_non",...)

sumvar将有36列和1000行。以防万一，M看起来是这样的：

      [,1] [,2] [,3] [,4]...
[1,]    1    0    0    0
[2,]    1    0    0    0
[3,]    1    0    0    0
[4,]    1    0    0    0
[5,]    0    1    0    0
[6,]    0    1    0    0
[7,]    0    1    0    0
[8,]    0    1    0    0
...

Answer 3

由于您的数据很小，所以使用FOR循环如何？这可能是一种粗俗的方式，但它仍然有效-

j=seq(1,141,4)
k=j+3
for(i in 1:length(names))
 {
   new_col <- paste("sum_",i)
   ds$new_col <- rowSums(ds[,j[i]:k[i]])   
 }

ds是您的数据集名称。