summarise(across(everything (),sumf))
时间: 2023-08-31 21:20:56 浏览: 38
### 回答1:
这是一个使用dplyr包中的across()函数和自定义函数sumf对数据集中的所有变量进行求和操作的代码。具体解释如下:
- across()函数用于指定需要对哪些变量进行操作。在这里使用了everything()函数,表示对数据集中的所有变量进行操作。
- sumf是一个自定义的求和函数,其语法如下:
```
sumf <- function(x) {
sum(x, na.rm = TRUE)
}
```
该函数使用sum()函数对输入的向量进行求和操作,na.rm = TRUE表示忽略缺失值。
- 最终,summarise()函数对数据集进行聚合操作,将每个变量使用sumf函数进行求和,生成一个新的数据集。
这段代码的功能是对数据集中的每个变量进行求和操作,生成一个新的数据集,其中包含了每个变量的求和结果。
### 回答2:
这段代码是用R语言中的dplyr包中的函数进行数据处理的。在这段代码中,`summarise(across(everything(), sumf))`是对数据进行汇总的操作。具体来说,`summarise()`是一个用于汇总数据的函数,`across()`是用于对多个变量进行操作的函数,`everything()`表示对所有变量进行操作,`sumf`是一个自定义的求和函数。
这段代码的作用是对数据集中的所有变量进行求和操作,返回的结果是每个变量的求和值。简言之,这段代码用于计算数据集中各个变量的总和。
例如,如果有一个包含三个变量(A、B和C)的数据集,每个变量有多个观测值。使用`summarise(across(everything(), sumf))`对这个数据集进行处理,将返回三个变量(A、B和C)的求和值。
总之,`summarise(across(everything(), sumf))`是一段用于对数据集中的变量进行求和操作的代码。
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