colSums(x) bekommt als Parameter eine Matrix oder einen data.frame und liefert einen Vektor mit den Summe je Spalte zurück.
Als zweiten Parameter kann noch das Flag na.rm=TRUE gesetzt werden, damit NAs ignoriert werden. Falls der Parameter nicht gesetzt wurde, ist der Eintrag im Rückgabe-Vektor NA, falls ein NA in der Spalte auftaucht.
Code-Beispiel
#Datensatz erzeugen #Datensatz erzeugen set.seed(1) n = 1000 df = data.frame(ID=1:n,x=rnorm(n),y=rnorm(n,1,0),z=runif(n)) # Mittelwerte für die Spalten x, y und z berechnen colSums(df[,-1]) # x y z #-11.64814 1000.00000 489.69716 # einen Wert auf NA setzen df$x[n/2]=NA # dann liefert colMeans ebenfalls NA colSums(df[,-1]) # x y z #NA 1000.00000 489.69716 # Um das zu vermeiden, setzen wir den Parameter na.rm auf TRUE colSums(df[,-1],na.rm=TRUE) # x y z #-10.77488 1000.00000 489.69716 #gleiche Funktion mittels sapply sapply(df[,-1],FUN=sum,na.rm=TRUE)
Siehe auch
rowSums, colMeans, rowMeans
