R：通过循环求和列的值

Jasper Bunschoten 发表于 Dev

贾斯珀·邦斯霍滕

我真的是R和这个论坛的新手，并且需要构建循环的帮助。（我是一名生物学专业的学生，几乎没有编程经验）。

我的数据框具有以下（简化的）结构：

    a = "TNS"
    b = NA
    c = NA
    d = 21
    e = 37
    f = 1
    g = 39
    h = 29
    df = data.frame (a,b,c,d,e,f,g,h)

实际上，我的数据框由210行和90列组成，但是我现在对那些其他行并不真正感兴趣。我正在寻找的一种方法是对除前三个之外的每个其他列的值求和，并将这些结果作为新列自动添加到我的数据帧的末尾。这将优先产生一个data.frame，如下所示：

    a = "TNS"
    b = NA
    c = NA
    d = 21
    e = 37
    f = 1
    g = 39
    h = 29
    de = 58
    df = 22
    dg = 60
    dh = 50
    ef = 38
    eg = 76
    eh = 66
    fg = 40
    fh = 30
    gh = 68
    df = data.frame (a,b,c,d,e,f,g,h,de,df,dg,dh,ef,eg,eh,fg,fh,gh)

每个列不能多次配对。为每个配对运行循环后，我需要对每个三元组列，四重奏列等进行处理。

我为什么要这样做？对于一个生物多样性研究项目，我需要为85列进行此操作，而要手工计算每种组合的价值将花费太多时间。

任何帮助将不胜感激，因为我真的没有R的经验，无法自己提出解决方案！！！

A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

您可以将combn与结合使用rowSums，如下所示：

## This creates the names for the new columns we'll be creating
nam <- combn(names(df)[-c(1, 2, 3)], 2, FUN = function(x) paste(x, collapse = ""))

## Create and assign to your original data.frame
df[nam] <- combn(names(df)[-c(1, 2, 3)], 2, 
                 FUN = function(x) rowSums(df[x], na.rm = TRUE), simplify = FALSE)
df
#      a  b  c  d  e  f g h de df dg dh ef eg eh fg fh gh
# 1  TNS NA NA  3  3 10 5 9  6 13  8 12 13  8 12 15 19 14
# 2  TNS NA NA  4  2  3 6 7  6  7 10 11  5  8  9  9 10 13
# 3  TNS NA NA  6  7  7 5 8 13 13 11 14 14 12 15 12 15 13
# 4  TNS NA NA 10  4  2 2 6 14 12 12 16  6  6 10  4  8  8
# 5  TNS NA NA  3  8  3 9 6 11  6 12  9 11 17 14 12  9 15
# 6  TNS NA NA  9  5  4 7 8 14 13 16 17  9 12 13 11 12 15
# 7  TNS NA NA 10  8  1 8 1 18 11 18 11  9 16  9  9  2  9
# 8  TNS NA NA  7 10  4 2 5 17 11  9 12 14 12 15  6  9  7
# 9  TNS NA NA  7  4  9 8 8 11 16 15 15 13 12 12 17 17 16
# 10 TNS NA NA  1  8  4 5 7  9  5  6  8 12 13 15  9 11 12

这是用于此答案的样本数据：

set.seed(1)
df <- data.frame(a = "TNS", b = NA, c = NA, 
           matrix(sample(10, 50, TRUE), ncol = 5, 
                  dimnames = list(NULL, c("d", "e", "f", "g", "h"))))
df
#      a  b  c  d  e  f g h
# 1  TNS NA NA  3  3 10 5 9
# 2  TNS NA NA  4  2  3 6 7
# 3  TNS NA NA  6  7  7 5 8
# 4  TNS NA NA 10  4  2 2 6
# 5  TNS NA NA  3  8  3 9 6
# 6  TNS NA NA  9  5  4 7 8
# 7  TNS NA NA 10  8  1 8 1
# 8  TNS NA NA  7 10  4 2 5
# 9  TNS NA NA  7  4  9 8 8
# 10 TNS NA NA  1  8  4 5 7