r - 合并具有相同名称的行并对其他列行中的其他值求和

Question

2000	简	二月	三月	四月	可能	君	七月	八月	九月	十月	十一月	十二月	全部的
欧洲	51,334	52,742	56,661	40,022	34,085	23,549	30,658	38,977	34,730	44,761	47,895	50,007	505,421
白俄罗斯	108	58	81	99	40	55	50	76	53	74	96	108	898
保加利亚	203	120	110	82	32	28	34	47	58	74	75	188	1,051
捷克共和国	489	640	570	342	236	236	185	360	273	377	536	533	596

2010	简	二月	三月	四月	可能	君	七月	八月	九月	十月	十一月	十二月	全部的
欧洲	51,334	52,742	56,661	40,022	34,085	23,549	30,658	38,977	34,730	44,761	47,895	50,007	505,421
白俄罗斯	108	58	81	99	40	55	50	76	53	74	96	108	898
保加利亚	203	120	110	82	32	28	34	47	58	74	75	188	1,051
捷克共和国	489	640	570	342	236	236	185	360	273	377	536	533	596

标签： r

Answer 1

我们可以先group_by country

然后summarise与across

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(country) %>% 
  summarise(across(everything(), sum))

输出：

 country new_persons_vac~ total_persons_v~ new_persons_ful~ total_persons_f~ new_vaccine_dos~ total_vaccine_d~
   <chr>              <dbl>            <dbl>            <dbl>            <dbl>            <dbl>            <dbl>
 1 Afghan~           294056          8452317           163535          2313338           457591         10765655
 2 Albania           601152         27639676           465433         18105836           459226         45745512
 3 Andorra            40569           360995            25838           144358            58535           506402
 4 Angola            371996          9545624           559633          4688357           931629         14233981
 5 Anguil~             3206            73046             6847            48524            10053           121570
 6 Antigu~             5232           770379            26084           485839            31316          1256218
 7 Argent~         65820302       3858592405         16136889        917220373         81957191       4775812778
 8 Armenia           138306           426851            58214           135848           196520           562699
 9 Aruba              55435          4907836            52549          3439184           107984          8347020
10 Austra~         14227655        811027845          5722445        163311327         19238830        974339172
# ... with 183 more rows

数据负责人：

df <- structure(list(country = c("Brazil", "Brazil", "Brazil", "Brazil", 
"Brazil", "Brazil"), new_persons_vaccinated = c(1, 1, 1, 1, 1, 
1), total_persons_vaccinated = c(1, 1, 1, 2, 1, 1), new_persons_fully_vaccinated = c(0, 
0, 0, 0, 0, 0), total_persons_fully_vaccinated = c(0, 0, 0, 0, 
0, 0), new_vaccine_doses_administered = c(1, 1, 1, 1, 1, 1), 
    total_vaccine_doses_administered = c(1, 1, 1, 2, 1, 1)), row.names = c(NA, 
-6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))