如何对R中每一行数据求和？
在 R 语言中对每一行数据求和是一个非常常见的操作，它能帮助我们快速地汇总每一条记录的信息。这就像我们拿到一份表格数据，想知道每一行（比如每一个学生的各科成绩）的总分一样。别担心，R 提供了非常方便的方法来完成这个任务，而且操作起来一点也不复杂。
咱们就一步一步来，把这个过程讲得透透彻彻。
什么是“按行求和”？
想象一下你有一张 Excel 表格，里面有几列数据，每一行代表一个独立的实体（比如一个用户、一个产品、一个实验样本）。你可能想计算这一行里所有数字的总和。在 R 里，我们遇到的数据通常是以数据框（`data.frame`）或者矩阵（`matrix`）的形式存在的。
例如，我们可能有这样的数据：
| Item | Value1 | Value2 | Value3 |
|||||
| A | 10 | 5 | 8 |
| B | 12 | 7 | 9 |
| C | 15 | 6 | 11 |
我们希望得到的结果是每一行的总和：
| Item | Value1 | Value2 | Value3 | RowSum |
||||||
| A | 10 | 5 | 8 | 23 |
| B | 12 | 7 | 9 | 28 |
| C | 15 | 6 | 11 | 32 |
在 R 中实现按行求和的几种常用方法
R 提供了多种灵活的方式来完成这个任务，其中最常用、也最推荐的是使用 `rowSums()` 函数，但我们也会介绍其他一些方法，让你了解 R 的多样性。
方法一：使用 `rowSums()` 函数 (最推荐!)
`rowSums()` 函数是专门为矩阵和数据框设计的，用于计算所有行上的元素总和。它的优点是简洁、高效，而且非常直观。
1. 创建示例数据
首先，咱们来创建一个简单的数据框，方便演示：
```R
创建一个包含几列数值的数据框
my_data < data.frame(
StudentID = c(1, 2, 3, 4),
Math = c(85, 92, 78, 88),
Science = c(90, 88, 95, 91),
English = c(75, 80, 85, 79)
)
查看一下数据长什么样
print(my_data)
```
运行这段代码，你会看到一个数据框，其中 `StudentID` 是标识符，`Math`, `Science`, `English` 是我们要进行求和的数值列。
```
StudentID Math Science English
1 1 85 90 75
2 2 92 88 80
3 3 78 95 85
4 4 88 91 79
```
2. 使用 `rowSums()` 计算行总和
要计算 `Math`, `Science`, `English` 这几列的行总和，我们可以直接将这些列传递给 `rowSums()` 函数。
```R
计算 Math, Science, English 列的行总和
注意：rowSums() 默认是对所有列进行求和，所以我们需要指定要包含的列。
如果你的数据框只有数值列，可以直接对整个数据框使用 rowSums()。
但如果像我们这里有非数值列 (StudentID)，就需要先选出数值列。
方法 1.1：直接选择需要求和的列
my_data$TotalScore < rowSums(my_data[, c("Math", "Science", "English")])
查看结果
print(my_data)
```
输出会是这样：
```
StudentID Math Science English TotalScore
1 1 85 90 75 250
2 2 92 88 80 260
3 3 78 95 85 258
4 4 88 91 79 258
```
看到了吗？`TotalScore` 列就是每一行的总和了！
如果你的数据框里只有数值列，那操作会更简单：
```R
假设有一个只包含数值的矩阵
numeric_matrix < matrix(c(10, 5, 8, 12, 7, 9, 15, 6, 11), nrow = 3, byrow = TRUE)
colnames(numeric_matrix) < c("Value1", "Value2", "Value3")
print(numeric_matrix)
直接对整个矩阵使用 rowSums
row_sums_matrix < rowSums(numeric_matrix)
print(row_sums_matrix)
```
输出：
```
Value1 Value2 Value3
[1,] 10 5 8
[2,] 12 7 9
[3,] 15 6 11
[1] 23 28 32
```
处理缺失值（NA）
在实际数据中，我们经常会遇到缺失值（`NA`）。默认情况下，如果一行中有任何一个值为 `NA`，`rowSums()` 的结果也会是 `NA`。
```R
带有缺失值的示例数据
my_data_with_na < data.frame(
StudentID = c(1, 2, 3),
Math = c(85, NA, 78),
Science = c(90, 88, 95),
English = c(75, 80, NA)
)
print(my_data_with_na)
默认的 rowSums 会返回 NA
my_data_with_na$TotalScore_default < rowSums(my_data_with_na[, c("Math", "Science", "English")])
print(my_data_with_na)
```
输出：
```
StudentID Math Science English
1 1 85 90 75
2 2 NA 88 80
3 3 78 95 NA
StudentID Math Science English TotalScore_default
1 1 85 90 75 250
2 2 NA 88 80 NA
3 3 78 95 NA NA
```
可以看到，第二行和第三行的总和都变成了 `NA`。
如果你希望忽略缺失值，只对存在的数值进行求和，可以使用 `na.rm = TRUE` 参数：
```R
使用 na.rm = TRUE 来忽略 NA 值
my_data_with_na$TotalScore_rm_na < rowSums(my_data_with_na[, c("Math", "Science", "English")], na.rm = TRUE)
print(my_data_with_na)
```
输出：
```
StudentID Math Science English TotalScore_default TotalScore_rm_na
1 1 85 90 75 250 250
2 2 NA 88 80 NA 168 88 + 80
3 3 78 95 NA NA 173 78 + 95
```
这个功能非常有用，让我们可以更灵活地处理不完整的数据。
方法二：使用 `apply()` 函数
`apply()` 函数是 R 中一个非常强大的函数，它允许你对矩阵或数据框的行或列应用一个函数。当我们要对每一行应用一个求和函数时，`apply()` 是一个不错的选择，尤其当你需要应用一个更复杂的自定义函数时。
1. 对数据框的数值部分使用 `apply()`
与 `rowSums()` 类似，如果你的数据框包含非数值列，你需要先选择数值列。`apply()` 的第一个参数是你的数据对象（通常是矩阵或数据框），第二个参数 `MARGIN` 指定是对行（`1`）还是列（`2`）操作，第三个参数是你要应用的函数。
```R
重新使用上面的 my_data 数据框
print(my_data)
选择需要求和的数值列，并将其转换为矩阵
numeric_part < as.matrix(my_data[, c("Math", "Science", "English")])
使用 apply() 对每一行 (MARGIN = 1) 求和 (FUN = sum)
my_data$TotalScore_apply < apply(numeric_part, MARGIN = 1, FUN = sum)
查看结果
print(my_data)
```
输出结果和使用 `rowSums()` 是相同的：
```
StudentID Math Science English TotalScore TotalScore_apply
1 1 85 90 75 250 250
2 2 92 88 80 260 260
3 3 78 95 85 258 258
4 4 88 91 79 258 258
```
处理缺失值 (NA) 和 `apply()`
`apply()` 函数的 `sum` 函数本身也有 `na.rm` 参数。所以，处理缺失值的方式也一样：
```R
重新使用带有缺失值的 my_data_with_na
print(my_data_with_na)
选择数值列并转换为矩阵
numeric_part_na < as.matrix(my_data_with_na[, c("Math", "Science", "English")])
使用 apply() 并设置 na.rm = TRUE
my_data_with_na$TotalScore_apply_rm_na < apply(numeric_part_na, MARGIN = 1, FUN = sum, na.rm = TRUE)
查看结果
print(my_data_with_na)
```
输出：
```
StudentID Math Science English TotalScore_default TotalScore_rm_na TotalScore_apply_rm_na
1 1 85 90 75 250 250 250
2 2 NA 88 80 NA 168 168
3 3 78 95 NA NA 173 173
```
`apply()` 的适用场景：
虽然 `rowSums()` 更简洁高效，但 `apply()` 的优势在于你可以传入任何函数，不仅仅是 `sum`。例如，你想对每一行求平均值，可以直接写 `apply(numeric_part, 1, mean)`。对于简单的行求和，`rowSums()` 是首选。
方法三：使用 `dplyr` 和 `purrr` 包 (现代 R 的tidyverse风格)
如果你是 `tidyverse` 生态的用户，`dplyr` 和 `purrr` 包提供了非常现代且可读性强的方式来处理这类问题。
1. 安装并加载必要的包
```R
如果你还没有安装这些包，需要先安装
install.packages("dplyr")
install.packages("purrr")
加载包
library(dplyr)
library(purrr)
```
2. 使用 `mutate` 和 `pmap` (或者 `rowwise`)
对于 `tidyverse` 用户，我们可以将数据框转换为“行式”的 Tibble，然后对每一行进行操作。
使用 `rowwise()` (推荐的 `tidyverse` 方法)
`rowwise()` 函数将数据框的每一行视为一个独立的单元，然后你可以在 `mutate()` 中对这些“行”进行操作。
```R
重新使用上面的 my_data
print(my_data)
my_data_rowwise < my_data %>%
rowwise() %>% 将数据框转换为行式Tibble
mutate(TotalScore_tidyverse = sum(c(Math, Science, English))) %>% 对当前行内的指定列求和
ungroup() 操作完成后取消行式，恢复正常数据框格式
print(my_data_rowwise)
```
输出：
```
StudentID Math Science English TotalScore TotalScore_tidyverse
1 1 85 90 75 250 250
2 2 92 88 80 260 260
3 3 78 95 85 258 258
4 4 88 91 79 258 258
```
处理缺失值 (NA) 与 `rowwise()`
`rowwise()` 结合 `sum()` 时，如果你想忽略 `NA`，可以这样做：
```R
重新使用带有缺失值的 my_data_with_na
print(my_data_with_na)
my_data_with_na_rowwise < my_data_with_na %>%
rowwise() %>%
mutate(TotalScore_tidyverse_rm_na = sum(c(Math, Science, English), na.rm = TRUE)) %>%
ungroup()
print(my_data_with_na_rowwise)
```
输出：
```
StudentID Math Science English TotalScore_default TotalScore_rm_na TotalScore_apply_rm_na TotalScore_tidyverse_rm_na
1 1 85 90 75 250 250 250 250
2 2 NA 88 80 NA 168 168 168
3 3 78 95 NA NA 173 173 173
```
使用 `pmap()` (旧但仍然有效)
`pmap()` 函数来自 `purrr` 包，用于将列表的每个元素（通常是数据框的每一行转换成的列表）传递给一个函数。
```R
重新使用 my_data
首先将数据框转换为一个列表，每一项是数据框的一行
data_list < df_to_list(my_data, numeric_cols = c("Math", "Science", "English")) 需要一个辅助函数
为了更方便地演示 pmap，我们直接使用一个纯数值的数据框
numeric_df < data.frame(
Value1 = c(10, 12, 15),
Value2 = c(5, 7, 6),
Value3 = c(8, 9, 11)
)
pmap 会将每一行（作为列表）传递给指定的函数
row_sums_pmap < pmap_dbl(numeric_df, sum) pmap_dbl 表示返回双精度数值向量
print(row_sums_pmap)
```
输出：
```
[1] 23 28 32
```
对于处理缺失值的 `pmap()`：
```R
numeric_df_na < data.frame(
Value1 = c(10, NA, 15),
Value2 = c(5, 7, NA),
Value3 = c(8, 9, 11)
)
默认情况
pmap_dbl(numeric_df_na, sum)
[1] NA 26 NA
使用 na.rm = TRUE
pmap_dbl(numeric_df_na, sum, na.rm = TRUE)
[1] 23 26 26
```
`tidyverse` 方法的优势：
可读性强： 管道操作符 `%>%` 使代码流程清晰。
一致性： 与 `tidyverse` 其他函数风格统一。
灵活性： 结合 `purrr` 包的各种 `map` 函数，可以处理更复杂的按行操作。
方法四：手动循环（不推荐，但理解原理）
虽然 R 鼓励向量化操作和使用内置函数，但理解循环也能帮助我们理解底层逻辑。但是，对于行求和这种操作，手动循环通常效率较低且代码冗长。
```R
重新使用 my_data
print(my_data)
创建一个空向量来存储结果
total_scores_loop < numeric(nrow(my_data))
遍历数据框的每一行
for (i in 1:nrow(my_data)) {
提取当前行的数值部分
row_values < my_data[i, c("Math", "Science", "English")]
计算总和并存储
total_scores_loop[i] < sum(row_values)
}
将结果添加到原数据框
my_data$TotalScore_loop < total_scores_loop
print(my_data)
```
输出和之前是一样的。
为什么不推荐手动循环？
1. 效率低下： R 的很多核心功能是用 C 或 Fortran 写的，经过了高度优化，而且支持向量化操作。手动循环会跳过这些优化，速度慢很多，尤其是在处理大型数据集时。
2. 代码冗长： 相比较 `rowSums()` 或 `apply()`，循环代码需要更多的行数，更难阅读和维护。
3. 容易出错： 索引错误或逻辑错误在循环中更常见。
如何选择最适合的方法？
最简单、最快速的选择： 如果你的任务仅仅是简单的行求和，并且你的数据是矩阵或者你只需要对数据框的特定数值列求和，那么 `rowSums()` 是你的首选。它最直接、最高效。
需要对行应用更复杂的函数： 如果你想对每一行进行求平均、求标准差，或者应用一个你自己写的更复杂的函数，那么 `apply()` 是一个非常通用的选择。
偏好 `tidyverse` 风格： 如果你已经在使用 `dplyr` 和 `purrr`，并且喜欢那种流畅的数据处理管道，那么 `rowwise()` 是最现代、最符合 `tidyverse` 理念的方式。
避免手动循环： 除非有非常特殊的原因，否则尽量避免使用 `for` 或 `while` 循环来处理行求和这类基本操作，除非是在学习 R 语言基础时理解其工作原理。
总结一下
对 R 中的每一行数据求和，最常用的方法是：
1. `rowSums()` 函数： 简洁、高效，处理数值矩阵或数据框时首选。记得使用 `na.rm = TRUE` 来处理缺失值。
2. `apply()` 函数： 通用性强，可以对行应用任何函数，同样也支持 `na.rm = TRUE`。
3. `tidyverse` (`dplyr` + `purrr`)： `rowwise()` + `mutate(sum(...))` 提供了一种现代、可读性高的方式。
选择哪种方法主要取决于你的个人偏好、项目需求以及你对 R 语言熟悉程度。对于大多数情况，`rowSums()` 已经足够强大和方便。希望这次详尽的介绍能让你对 R 中的行求和操作了然于胸！
咱们就一步一步来，把这个过程讲得透透彻彻。
什么是“按行求和”？
想象一下你有一张 Excel 表格，里面有几列数据，每一行代表一个独立的实体（比如一个用户、一个产品、一个实验样本）。你可能想计算这一行里所有数字的总和。在 R 里，我们遇到的数据通常是以数据框（`data.frame`）或者矩阵（`matrix`）的形式存在的。
例如，我们可能有这样的数据：
| Item | Value1 | Value2 | Value3 |
|||||
| A | 10 | 5 | 8 |
| B | 12 | 7 | 9 |
| C | 15 | 6 | 11 |
我们希望得到的结果是每一行的总和：
| Item | Value1 | Value2 | Value3 | RowSum |
||||||
| A | 10 | 5 | 8 | 23 |
| B | 12 | 7 | 9 | 28 |
| C | 15 | 6 | 11 | 32 |
在 R 中实现按行求和的几种常用方法
R 提供了多种灵活的方式来完成这个任务，其中最常用、也最推荐的是使用 `rowSums()` 函数，但我们也会介绍其他一些方法，让你了解 R 的多样性。
方法一：使用 `rowSums()` 函数 (最推荐!)
`rowSums()` 函数是专门为矩阵和数据框设计的，用于计算所有行上的元素总和。它的优点是简洁、高效，而且非常直观。
1. 创建示例数据
首先，咱们来创建一个简单的数据框，方便演示：
```R
创建一个包含几列数值的数据框
my_data < data.frame(
StudentID = c(1, 2, 3, 4),
Math = c(85, 92, 78, 88),
Science = c(90, 88, 95, 91),
English = c(75, 80, 85, 79)
)
查看一下数据长什么样
print(my_data)
```
运行这段代码，你会看到一个数据框，其中 `StudentID` 是标识符，`Math`, `Science`, `English` 是我们要进行求和的数值列。
```
StudentID Math Science English
1 1 85 90 75
2 2 92 88 80
3 3 78 95 85
4 4 88 91 79
```
2. 使用 `rowSums()` 计算行总和
要计算 `Math`, `Science`, `English` 这几列的行总和，我们可以直接将这些列传递给 `rowSums()` 函数。
```R
计算 Math, Science, English 列的行总和
注意：rowSums() 默认是对所有列进行求和，所以我们需要指定要包含的列。
如果你的数据框只有数值列，可以直接对整个数据框使用 rowSums()。
但如果像我们这里有非数值列 (StudentID)，就需要先选出数值列。
方法 1.1：直接选择需要求和的列
my_data$TotalScore < rowSums(my_data[, c("Math", "Science", "English")])
查看结果
print(my_data)
```
输出会是这样：
```
StudentID Math Science English TotalScore
1 1 85 90 75 250
2 2 92 88 80 260
3 3 78 95 85 258
4 4 88 91 79 258
```
看到了吗？`TotalScore` 列就是每一行的总和了！
如果你的数据框里只有数值列，那操作会更简单：
```R
假设有一个只包含数值的矩阵
numeric_matrix < matrix(c(10, 5, 8, 12, 7, 9, 15, 6, 11), nrow = 3, byrow = TRUE)
colnames(numeric_matrix) < c("Value1", "Value2", "Value3")
print(numeric_matrix)
直接对整个矩阵使用 rowSums
row_sums_matrix < rowSums(numeric_matrix)
print(row_sums_matrix)
```
输出：
```
Value1 Value2 Value3
[1,] 10 5 8
[2,] 12 7 9
[3,] 15 6 11
[1] 23 28 32
```
处理缺失值（NA）
在实际数据中，我们经常会遇到缺失值（`NA`）。默认情况下，如果一行中有任何一个值为 `NA`，`rowSums()` 的结果也会是 `NA`。
```R
带有缺失值的示例数据
my_data_with_na < data.frame(
StudentID = c(1, 2, 3),
Math = c(85, NA, 78),
Science = c(90, 88, 95),
English = c(75, 80, NA)
)
print(my_data_with_na)
默认的 rowSums 会返回 NA
my_data_with_na$TotalScore_default < rowSums(my_data_with_na[, c("Math", "Science", "English")])
print(my_data_with_na)
```
输出：
```
StudentID Math Science English
1 1 85 90 75
2 2 NA 88 80
3 3 78 95 NA
StudentID Math Science English TotalScore_default
1 1 85 90 75 250
2 2 NA 88 80 NA
3 3 78 95 NA NA
```
可以看到，第二行和第三行的总和都变成了 `NA`。
如果你希望忽略缺失值，只对存在的数值进行求和，可以使用 `na.rm = TRUE` 参数：
```R
使用 na.rm = TRUE 来忽略 NA 值
my_data_with_na$TotalScore_rm_na < rowSums(my_data_with_na[, c("Math", "Science", "English")], na.rm = TRUE)
print(my_data_with_na)
```
输出：
```
StudentID Math Science English TotalScore_default TotalScore_rm_na
1 1 85 90 75 250 250
2 2 NA 88 80 NA 168 88 + 80
3 3 78 95 NA NA 173 78 + 95
```
这个功能非常有用，让我们可以更灵活地处理不完整的数据。
方法二：使用 `apply()` 函数
`apply()` 函数是 R 中一个非常强大的函数，它允许你对矩阵或数据框的行或列应用一个函数。当我们要对每一行应用一个求和函数时，`apply()` 是一个不错的选择，尤其当你需要应用一个更复杂的自定义函数时。
1. 对数据框的数值部分使用 `apply()`
与 `rowSums()` 类似，如果你的数据框包含非数值列，你需要先选择数值列。`apply()` 的第一个参数是你的数据对象（通常是矩阵或数据框），第二个参数 `MARGIN` 指定是对行（`1`）还是列（`2`）操作，第三个参数是你要应用的函数。
```R
重新使用上面的 my_data 数据框
print(my_data)
选择需要求和的数值列，并将其转换为矩阵
numeric_part < as.matrix(my_data[, c("Math", "Science", "English")])
使用 apply() 对每一行 (MARGIN = 1) 求和 (FUN = sum)
my_data$TotalScore_apply < apply(numeric_part, MARGIN = 1, FUN = sum)
查看结果
print(my_data)
```
输出结果和使用 `rowSums()` 是相同的：
```
StudentID Math Science English TotalScore TotalScore_apply
1 1 85 90 75 250 250
2 2 92 88 80 260 260
3 3 78 95 85 258 258
4 4 88 91 79 258 258
```
处理缺失值 (NA) 和 `apply()`
`apply()` 函数的 `sum` 函数本身也有 `na.rm` 参数。所以，处理缺失值的方式也一样：
```R
重新使用带有缺失值的 my_data_with_na
print(my_data_with_na)
选择数值列并转换为矩阵
numeric_part_na < as.matrix(my_data_with_na[, c("Math", "Science", "English")])
使用 apply() 并设置 na.rm = TRUE
my_data_with_na$TotalScore_apply_rm_na < apply(numeric_part_na, MARGIN = 1, FUN = sum, na.rm = TRUE)
查看结果
print(my_data_with_na)
```
输出：
```
StudentID Math Science English TotalScore_default TotalScore_rm_na TotalScore_apply_rm_na
1 1 85 90 75 250 250 250
2 2 NA 88 80 NA 168 168
3 3 78 95 NA NA 173 173
```
`apply()` 的适用场景：
虽然 `rowSums()` 更简洁高效，但 `apply()` 的优势在于你可以传入任何函数，不仅仅是 `sum`。例如，你想对每一行求平均值，可以直接写 `apply(numeric_part, 1, mean)`。对于简单的行求和，`rowSums()` 是首选。
方法三：使用 `dplyr` 和 `purrr` 包 (现代 R 的tidyverse风格)
如果你是 `tidyverse` 生态的用户，`dplyr` 和 `purrr` 包提供了非常现代且可读性强的方式来处理这类问题。
1. 安装并加载必要的包
```R
如果你还没有安装这些包，需要先安装
install.packages("dplyr")
install.packages("purrr")
加载包
library(dplyr)
library(purrr)
```
2. 使用 `mutate` 和 `pmap` (或者 `rowwise`)
对于 `tidyverse` 用户，我们可以将数据框转换为“行式”的 Tibble，然后对每一行进行操作。
使用 `rowwise()` (推荐的 `tidyverse` 方法)
`rowwise()` 函数将数据框的每一行视为一个独立的单元，然后你可以在 `mutate()` 中对这些“行”进行操作。
```R
重新使用上面的 my_data
print(my_data)
my_data_rowwise < my_data %>%
rowwise() %>% 将数据框转换为行式Tibble
mutate(TotalScore_tidyverse = sum(c(Math, Science, English))) %>% 对当前行内的指定列求和
ungroup() 操作完成后取消行式，恢复正常数据框格式
print(my_data_rowwise)
```
输出：
```
StudentID Math Science English TotalScore TotalScore_tidyverse
1 1 85 90 75 250 250
2 2 92 88 80 260 260
3 3 78 95 85 258 258
4 4 88 91 79 258 258
```
处理缺失值 (NA) 与 `rowwise()`
`rowwise()` 结合 `sum()` 时，如果你想忽略 `NA`，可以这样做：
```R
重新使用带有缺失值的 my_data_with_na
print(my_data_with_na)
my_data_with_na_rowwise < my_data_with_na %>%
rowwise() %>%
mutate(TotalScore_tidyverse_rm_na = sum(c(Math, Science, English), na.rm = TRUE)) %>%
ungroup()
print(my_data_with_na_rowwise)
```
输出：
```
StudentID Math Science English TotalScore_default TotalScore_rm_na TotalScore_apply_rm_na TotalScore_tidyverse_rm_na
1 1 85 90 75 250 250 250 250
2 2 NA 88 80 NA 168 168 168
3 3 78 95 NA NA 173 173 173
```
使用 `pmap()` (旧但仍然有效)
`pmap()` 函数来自 `purrr` 包，用于将列表的每个元素（通常是数据框的每一行转换成的列表）传递给一个函数。
```R
重新使用 my_data
首先将数据框转换为一个列表，每一项是数据框的一行
data_list < df_to_list(my_data, numeric_cols = c("Math", "Science", "English")) 需要一个辅助函数
为了更方便地演示 pmap，我们直接使用一个纯数值的数据框
numeric_df < data.frame(
Value1 = c(10, 12, 15),
Value2 = c(5, 7, 6),
Value3 = c(8, 9, 11)
)
pmap 会将每一行（作为列表）传递给指定的函数
row_sums_pmap < pmap_dbl(numeric_df, sum) pmap_dbl 表示返回双精度数值向量
print(row_sums_pmap)
```
输出：
```
[1] 23 28 32
```
对于处理缺失值的 `pmap()`：
```R
numeric_df_na < data.frame(
Value1 = c(10, NA, 15),
Value2 = c(5, 7, NA),
Value3 = c(8, 9, 11)
)
默认情况
pmap_dbl(numeric_df_na, sum)
[1] NA 26 NA
使用 na.rm = TRUE
pmap_dbl(numeric_df_na, sum, na.rm = TRUE)
[1] 23 26 26
```
`tidyverse` 方法的优势：
可读性强： 管道操作符 `%>%` 使代码流程清晰。
一致性： 与 `tidyverse` 其他函数风格统一。
灵活性： 结合 `purrr` 包的各种 `map` 函数，可以处理更复杂的按行操作。
方法四：手动循环（不推荐，但理解原理）
虽然 R 鼓励向量化操作和使用内置函数，但理解循环也能帮助我们理解底层逻辑。但是，对于行求和这种操作，手动循环通常效率较低且代码冗长。
```R
重新使用 my_data
print(my_data)
创建一个空向量来存储结果
total_scores_loop < numeric(nrow(my_data))
遍历数据框的每一行
for (i in 1:nrow(my_data)) {
提取当前行的数值部分
row_values < my_data[i, c("Math", "Science", "English")]
计算总和并存储
total_scores_loop[i] < sum(row_values)
}
将结果添加到原数据框
my_data$TotalScore_loop < total_scores_loop
print(my_data)
```
输出和之前是一样的。
为什么不推荐手动循环？
1. 效率低下： R 的很多核心功能是用 C 或 Fortran 写的，经过了高度优化，而且支持向量化操作。手动循环会跳过这些优化，速度慢很多，尤其是在处理大型数据集时。
2. 代码冗长： 相比较 `rowSums()` 或 `apply()`，循环代码需要更多的行数，更难阅读和维护。
3. 容易出错： 索引错误或逻辑错误在循环中更常见。
如何选择最适合的方法？
最简单、最快速的选择： 如果你的任务仅仅是简单的行求和，并且你的数据是矩阵或者你只需要对数据框的特定数值列求和，那么 `rowSums()` 是你的首选。它最直接、最高效。
需要对行应用更复杂的函数： 如果你想对每一行进行求平均、求标准差，或者应用一个你自己写的更复杂的函数，那么 `apply()` 是一个非常通用的选择。
偏好 `tidyverse` 风格： 如果你已经在使用 `dplyr` 和 `purrr`，并且喜欢那种流畅的数据处理管道，那么 `rowwise()` 是最现代、最符合 `tidyverse` 理念的方式。
避免手动循环： 除非有非常特殊的原因，否则尽量避免使用 `for` 或 `while` 循环来处理行求和这类基本操作，除非是在学习 R 语言基础时理解其工作原理。
总结一下
对 R 中的每一行数据求和，最常用的方法是：
1. `rowSums()` 函数： 简洁、高效，处理数值矩阵或数据框时首选。记得使用 `na.rm = TRUE` 来处理缺失值。
2. `apply()` 函数： 通用性强，可以对行应用任何函数，同样也支持 `na.rm = TRUE`。
3. `tidyverse` (`dplyr` + `purrr`)： `rowwise()` + `mutate(sum(...))` 提供了一种现代、可读性高的方式。
选择哪种方法主要取决于你的个人偏好、项目需求以及你对 R 语言熟悉程度。对于大多数情况，`rowSums()` 已经足够强大和方便。希望这次详尽的介绍能让你对 R 中的行求和操作了然于胸！
网友意见
用apply函数求和，再用cbind拼在一起
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