R rowsum 根据分组变量给出矩阵或 DataFrame 的列和

说明

对于分组变量的每个级别，计算类似数字矩阵的对象的各行的列总和。 rowsum 是通用的，具有用于数据帧的方法以及用于向量和矩阵的默认方法。

用法

rowsum(x, group, reorder = TRUE, ...)

## S3 method for class 'data.frame'
rowsum(x, group, reorder = TRUE, na.rm = FALSE, ...)

## Default S3 method:
rowsum(x, group, reorder = TRUE, na.rm = FALSE, ...)

参数

x	数值数据的矩阵、 DataFrame 或向量。允许缺失值。数值向量将被视为列向量。
group	给出分组的向量或因子，x 的每行一个元素。缺失值将被视为另一组，并给出警告。
reorder	如果 TRUE ，则结果将按照 sort(unique(group)) 的顺序排列，如果 FALSE ，则结果将按照遇到组的顺序排列。
na.rm	逻辑( TRUE 或 FALSE )。是否应该丢弃 NA (包括 NaN )值？
...	传入或传出方法的其他参数

细节

默认情况下是对行重新排序以符合 tapply，如下例所示。重新排序不应显著增加时间，除非 group 有很多不同的值并且 x 的列很少。

原始函数由 Terry Therneau 编写，但这是使用散列的新实现，对于大型矩阵来说速度更快。

要对矩阵的所有行(即单个 group )求和，请使用 colSums ，这应该更快。

对于整数参数，形成总和时的上溢/下溢会导致 NA 。

值

包含总和的矩阵或 DataFrame 。 group 的每个唯一值将对应一行。

例子

require(stats)

x <- matrix(runif(100), ncol = 5)
group <- sample(1:8, 20, TRUE)
(xsum <- rowsum(x, group))
## Slower versions
tapply(x, list(group[row(x)], col(x)), sum)
t(sapply(split(as.data.frame(x), group), colSums))
aggregate(x, list(group), sum)[-1]

也可以看看

tapply , aggregate , rowSums