如何在 R 中使用 sum函数？

在本文中，我们将讨论如何在 R 编程语言中使用 sum()函数。

sum()函数：用于返回给定数据的总和

Syntax:

sum(data)

Arguments:

• data can be a vector or a dataframe

示例 1：使用 sum()函数计算向量元素的总和

在这种方法中，用户必须简单地调用 sum()函数，将参数作为数字向量传递，该函数将返回 R 语言函数中存在的所有整数的总和。

句法：

sum(vector_name)

其中，vector_name：要计算总和的数值向量的名称。

示例 1：

在此示例中，我们将在 R 语言中找到从 1 到 20 的 20 个元素的向量中给定值的总和。

R

# create  vector
data=c(1:20)
 
# get the sum
sum(data)

输出：

[1] 210

示例 2：使用 sum()函数计算数据框列的总和

在这种计算数据框列的总和的方法中，用户必须调用 sum函数，并将数据框列的名称作为参数传递，这将返回所有提到的整数元素的总和在给定的列中。

句法：

sum(dataframe$column)

在哪里，

• 数据框：数据框的名称
• column：要计算总和的数据框列的名称

示例 2：

在这个例子中，我们将计算数据框列中给定值的总和，其中包含 3 列，我们将在 R 语言中分别找到前三列中的总和。

R

# create dataframe with 3 columns
data=data.frame(col1=c(1:20),col2=c(21:40),
                col3=c(41:60))
 
# get the sum of column1
sum(data$col1)
 
# get the sum of column2
sum(data$col2)
 
# get the sum of column3
sum(data$col3)

输出：

[1] 210
[1] 610
[1] 1010

示例 3：使用 sum()函数计算多列的总和

在这种计算多列总和的方法中，用户必须调用 sapply()函数，并将 sum 参数放入 in 中，并将向量中提到的所需列的名称作为该函数的参数，进一步这将导致以 R 编程语言传递给用户的所有倍数列的总和。

语法：

sapply(dataframe[ , c('column1', 'column2',.,'column n)], sum)

例子：

在此示例中，我们将创建一个包含 3 列的数据框，并使用 sapply()函数一次查找三列的总和。

R

# create dataframe with 3 columns
data=data.frame(col1=c(1:20),col2=c(21:40),col3=c(41:60))
 
# get the sum of three columns
sapply(data[ , c('col1', 'col2','col3')], sum)

输出：

col1 col2 col3 
 210  610 1010 

示例 4：使用 sum()函数计算具有 NA 值的向量元素的总和

在这种方法中，我们将使用 sum()函数和给定向量中存在的 NA（不是数字）值。在这里，用户必须在函数中传递 na.rm 参数以删除所有存在的 NA 值并仅计算给定向量中存在的整数的总和，进一步这将返回仅存在于中的所有整数的总和给定的向量。

语法：

sum(vector,na.rm=TRUE)

例子：

在这个例子中，我们将首先创建一个包含 10 个元素的向量，其中包括 4 个 NA 值，然后在 sum()函数和 na.rm 参数的帮助下，我们将计算向量中存在的元素的总和。

R

# create a vector
data=c(NA,NA,1,2,3,4,5,6,NA,NA)
 
# get the sum
sum(data,na.rm=TRUE)

输出：

[1] 21

示例 5：使用 sum()函数计算数据帧的逐行总和

在这种方法中，用户需要安装并导入 dplyr 包，这里这个包负责将其功能的访问权提供给用户，然后用户需要使用 sum函数来欺骗下面给出的 suntax 以获得行使用 R 编程语言中的 mutate()函数对结果求和并将结果存储在另一个新列中。

语法：

data%>%rowwise() %>%mutate(new_column = sum(c(columns)))

在哪里，

• 数据是输入数据框
• columns 是执行求和运算的列

安装和导入 dplyr 包的语法：

install.package("dplyr")
library("dplyr")

例子：

在此示例中，我们将创建一个包含 3 列的数据框，并使用 R 语言中的 sum 和 mutate()函数添加第一列和第三列。

R

# load the package
library(dplyr)
 
# create a dataframe with 3 columns
data=data.frame(col1=c(1:5),col2=c(21:25),col3=c(41:45))
 
# get sum of first and third column
data%>%rowwise() %>%mutate(Total_Sum = sum(c(col1,col3)))

输出：

示例 6：使用 sum()函数按组计算列的总和

在这种通过数据框组计算列总和的方法中，用户需要安装并导入 dplyr 包，然后从 dplyr 包中调用聚合函数，并在其中传递所需的参数，这里通过聚合函数将在一列中进行分组数据，然后使用 sum()函数计算 R 语言中分组列的总和。

安装和导入 dplyr 包的语法：

install.package("dplyr")
library("dplyr")

Syntax:

aggregate(dataframe$column_name, by= list(dataframe$group_column), FUN=sum)

where

• dataframe is the input dataframe
• column_name is the column to get sum
• group_column is the column to be grouped
• FUN specifies sum parameter to get sum operation

例子：

在此示例中，我们将查看 R 程序以创建三列并执行求和运算，以使用 R 语言中的 aggregate()函数按组计算列的总和。

R

# load the package
library(dplyr)
 
# create a dataframe with 3 columns
data=data.frame(col1=c("java","java","php","python","python"),
                col2=c(21:25),col3=c(41:45))
 
# get sum of third column by group with first column
aggregate(data$col3, by= list(data$col1), FUN=sum)

输出：