如何在函数 rowsum 中使用“group”参数

Question

               M.5    M5.9  M10.14 M14.17     F.5    F5.9  F10.14 F14.17
Alabama     154902  158765  163731  97673  146906  154067  157592  91339
Alaska       27593   27033   26425  15899   26341   25172   24487  14315
Arizona     223705  236024  230633 138579  214067  218351  227456 130770
Arkansas     99007  105750  103149  59618   92649   99763   94845  56848
California 1296287 1296812 1306123 825862 1240523 1239678 1245997 788024
Colorado    172562  187549  168057 100405  164433  172087  170502  95712

我正在使用包从美国社区调查中汇编数据acs。这是数据框的头部，我有关于每个州 5、5-9、10-14 岁以下的男性和女性的数量。数据框名称是 N0018_12_4。我想找出每个州 18 岁以下儿童的总人口。当我像这样尝试 rowsum 时，我收到一条错误消息，指出“缺少参数“组”，没有默认值”。我尝试阅读 R 上的帮助页面并搜索有关如何在 cran/ 其他地方使用参数“组”的示例，但我仍然不明白我应该用该参数做什么。

任何帮助将不胜感激！:)

Answer 1

我认为您正在寻找的功能是?rowSums.

在这里，我假设您的数据如下所示，我称之为“country.csv”：

M.5,M5.9,M10.14,M14.17,F.5,F5.9,F10.14,F14.17
Alabama,154902,158765,163731,97673,146906,154067,157592,91339
Alaska,27593,27033,26425,15899,26341,25172,24487,14315
Arizona,223705,236024,230633,138579,214067,218351,227456,130770
Arkansas,99007,105750,103149,59618,92649,99763,94845,56848
California,1296287,1296812,1306123,825862,1240523,1239678,1245997,788024
Colorado,172562,187549,168057,100405,164433,172087,170502,95712

那么如果你这样做：

dat <- read.csv("country.csv")
rowSums(dat)

你会得到输出：

Alabama     Alaska    Arizona   Arkansas California   Colorado 
1124975     187265    1619585     711629    9239306    1231307 

如果要将其附加到数据框，您可以执行以下操作：

dat$total <- with(dat, rowSums(dat))

这将按预期将列添加到您的数据中：

               M.5    M5.9  M10.14 M14.17     F.5    F5.9  F10.14 F14.17   total
Alabama     154902  158765  163731  97673  146906  154067  157592  91339 1124975
Alaska       27593   27033   26425  15899   26341   25172   24487  14315  187265
Arizona     223705  236024  230633 138579  214067  218351  227456 130770 1619585
Arkansas     99007  105750  103149  59618   92649   99763   94845  56848  711629
California 1296287 1296812 1306123 825862 1240523 1239678 1245997 788024 9239306
Colorado    172562  187549  168057 100405  164433  172087  170502  95712 1231307