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尝试在 dplyr 中创建 rowSums 时遇到问题。

通过分组数据后

data <- data %>%
  group_by(location, category) %>% 
  summarise(amount = sum(amount)) %>%
  spread(key = "category", value = "amount", fill = 0)

输出是：

# A tibble: 4,211 x 140
# Groups:   location [4,211]
                       location    art      books     cars 
 *                        <chr>    <dbl>    <dbl>     <dbl>                         
 1                 New York, NY    0         10       0                    
 2              Los Angeles, CA    12        0        2           
 ...

然后尝试使 rowSum 不起作用：

data %>% mutate(sum=rowSums(.))

Error in mutate_impl(.data, dots) : 
  Evaluation error: 'x' must be numeric.

> class(ks)
[1] "grouped_df" "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

我试图改变如下所示的枢轴，但它也没有帮助：

data <- data %>%
  group_by(location, category) %>% 
  summarise(amount = as.numeric(sum(amount))) %>%        # Changed
  spread(key = "category", value = "amount", fill = 0)

str(data.frame(data))

'data.frame':   4211 obs. of  140 variables:
 $ location                    : chr  "New York, NY" "Los Angeles, CA" ... ...
 $ art                         : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ books                       : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ cars                        : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 ...

在这里能得到一些帮助会很棒。

在计算每行的总和后，我需要过滤行和 < 1000 的位置。知道如何执行此操作以及dplyr通常是否是正确的方法也很棒。

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test %>% 
    mutate(row = 1:n()) %>% 
    gather(variable, value, -Species, -row) %>% 
    group_by(Species, row) %>% 
    summarize(value = sum(value))

这里我以 Iris 数据集为例（“物种”是一个字符向量，其他都是数字）。这用于gather收集您要汇总的所有列。它还为每一行创建一个唯一标识符。您可以将生成的数据框合并回原始数据，然后按求和列过滤。

于 2017-11-24T14:12:52.990 回答