问题

这是你要的代码部分的翻译：

我有一个看起来像这样的数据框，

df <- data.frame(num1 = c('a','b','c','d')
,num2 = c(1,2,3,4)
,num3 = c(5,6,7,8)
,num4 = c('x','y','b','d'))

我想要的输出是从

num1 num2 num3 num4
a 1 5 x
b 2 6 y
c 3 7 b
d 4 8 d

到

num1 num2 num3 num4
a 10 26 x
b 2 6 y
c 3 7 b
d 4 8 d

这里是一个可以实现这一结果的示例

df <- data.frame(num1 = c('a', 'b', 'c', 'd'),
num2 = c(1, 2, 3, 4),
num3 = c(5, 6, 7, 8),
num4 = c('x', 'y', 'b', 'd'))

sum_summarised <- df %>%
filter(grepl('a|b|c', num1)) %>%
summarise(num2 = sum(num2), num3 = sum(num3))

df <- df %>%
mutate(num2 = if_else(num1 == 'a', sum_summarised$num2, num2))

df <- df %>%
mutate(num3 = if_else(num1 == 'a', sum_summarised$num3, num3))

基本上是对num2/num3列求和，并将求和结果应用于a行，同时保留变量b、c和d以及num4列的原始行值。

最好使用dplyr - 我尝试过各种`group_by`、`slice`和`filter`的变种组合，但都无济于事。对于我面临的这个独特问题，任何帮助都将不胜感激。谢谢！


<details>
<summary>英文:</summary>

I have a dataframe that looks like,

df <- data.frame(num1 = c('a','b','c','d')
,num2 = c(1,2,3,4)
,num3 = c(5,6,7,8)
,num4 = c('x','y','b','d'))

And would like the out put to go from

num1 num2 num3 num4
a 1 5 x
b 2 6 y
c 3 7 b
d 4 8 d

To

num1 num2 num3 num4
a 10 26 x
b 2 6 y
c 3 7 b
d 4 8 d

Here is a sample that achieves the result in my own solution

df <- data.frame(num1 = c('a', 'b', 'c', 'd'),
num2 = c(1, 2, 3, 4),
num3 = c(5, 6, 7, 8),
num4 = c('x', 'y', 'b', 'd'))

sum_summarised <- df %>%
filter(grepl('a|b|c',num1)) %>%
summarise(num2 = sum(num2), num3 = sum(num3))

df <- df %>%
mutate(num2 = if_else(num1 == 'a',sum_summarised$num2,num2))

df <- df %>%
mutate(num3 = if_else(num1 == 'a',sum_summarised$num3,num3))

Essentially summing num2/num3 columns and applying the sum to row a variable while preserving original row values for variables b,c, and d and num 4 column values.

Preference would be to use dplyr - I have tried variants of `group_by` and `slice` and `filter` combinations to no avail. Any help would be greatly appreciated in this unique problem I have faced. Thank you!

</details>


# 答案1
**得分**: 2

由于您偏好使用 `dplyr`，我们可以使用 `across` 和 `if_else`：

```R
library(dplyr)

df |&gt;
  mutate(across(num2:num3, ~ if_else(num1 == "a", sum(.), .)))

输出：

  num1 num2 num3 num4
1    a   10   26    x
2    b    2    6    y
3    c    3    7    b
4    d    4    8    d

更新 如果我只想对 a、b 和 c 求和，而不是全部，而且只应用于 a 呢?：

library(dplyr)

df |>
  mutate(across(num2:num3, ~ if_else(num1 == "a", sum(.[num1 %in% c("a", "b", "c")]), .)))

输出：

  num1 num2 num3 num4
1    a    6   18    x
2    b    2    6    y
3    c    3    7    b
4    d    4    8    d

library(dplyr)

df |>
  mutate(across(num2:num3, ~ if_else(num1 == "a", sum(.), .)))

  num1 num2 num3 num4
1    a   10   26    x
2    b    2    6    y
3    c    3    7    b
4    d    4    8    d

library(dplyr)

df |>
  mutate(across(num2:num3, ~ if_else(num1 == "a", sum(.[num1 %in% c("a", "b", "c")]), .)))

  num1 num2 num3 num4
1    a    6   18    x
2    b    2    6    y
3    c    3    7    b
4    d    4    8    d

答案2

得分: 2

另一种方法是使用 rows_update()。这种方法稍微冗长一些，但如果我们想要构建更复杂的操作，我会说它是值得的。下面我们调用 rows_update()，在其中我们使用 summarise() 首先定义我们想要按 id 列进行连接的列，然后使用 across() 更新要更新的列，其他列将保持不变。

library(dplyr)

df %>% 
  rows_update(
    df %>%
      summarise(num1 = "a",
                across(num2:num3, sum)),
    by = "num1")

我们还可以在我们的 tibble 内执行更复杂的操作，例如，如果我们不想对 c 列进行求和，我们可以使用 filter()：

df %>% 
  rows_update(
    df %>%
      filter(num1 != "c") %>% 
      summarise(num1 = "a",
                across(num2:num3, sum)),
    by = "num1")

OP 的数据：

df <- data.frame(num1 = c('a','b','c','d'),
                 num2 = c(1,2,3,4),
                 num3 = c(5,6,7,8),
                 num4 = c('x','y','b','d'))

^{2023-03-03 由 reprex package 创建}

library(dplyr)

df %>% 
  rows_update(
    df %>%
      summarise(num1 = "a",
                across(num2:num3, sum)),
    by = "num1")

#>   num1 num2 num3 num4
#> 1    a   10   26    x
#> 2    b    2    6    y
#> 3    c    3    7    b
#> 4    d    4    8    d

df %>% 
  rows_update(
    df %>%
      filter(num1 != "c") %>% 
      summarise(num1 = "a",
                across(num2:num3, sum)),
    by = "num1")

#>   num1 num2 num3 num4
#> 1    a    7   19    x
#> 2    b    2    6    y
#> 3    c    3    7    b
#> 4    d    4    8    d

df <- data.frame(num1 = c('a','b','c','d')
                 ,num2 = c(1,2,3,4)
                 ,num3 = c(5,6,7,8)
                 ,num4 = c('x','y','b','d'))

答案3

得分: 0

以下是翻译好的代码部分：

# 可能的一种方法是使用'dplyr'包中的`transmute()`函数：
library(tidyverse)
df %>%
  transmute(num1, 
            num2 = c(sum(num2), num2[-1]), 
            num3 = c(sum(num3), num3[-1]), 
            num4)

请注意，这是代码的翻译部分，没有其他内容。

library(tidyverse)
df %>%
  transmute(num1, 
            num2 = c(sum(num2), num2[-1]), 
            num3 = c(sum(num3), num3[-1]), 
            num4)

  num1 num2 num3 num4
1    a   10   26    x
2    b    2    6    y
3    c    3    7    b
4    d    4    8    d