blocks|key|1826522|text|使用函数summarise_at+链接到文档|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|1826523|df+%25>%25
++summarise_at(c("book_word_hi","book_word_bye","book_word_yes"),+sum,+na.rm+=+FALSE)|code-block|syntax|javascript|1826524|也可以与group_by相结合|1826525|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://dplyr.tidyverse.org/reference/summarise_all.html^0|4|C|H|5|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|U|8|@$9|V|A|W|B|C]]|D|@$9|X|A|Y|1|Z]]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|10|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|11|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|12|8|@]|D|@]|E|$]]]|N|$O|$5|P|Q|R|E|$S|T]]]]

Use the function <code>summarise_at</code> <a href="https://dplyr.tidyverse.org/reference/summarise_all.html" rel="nofollow noreferrer">link to docs</a>:
<pre><code>df %&gt;%
 summarise_at(c(&quot;book_word_hi&quot;,&quot;book_word_bye&quot;,&quot;book_word_yes&quot;), sum, na.rm = FALSE)
</code></pre>
Could also be combined with a group_by

blocks|key|1815880|text|这是一个短而简单的R基单列，不需要任何额外的软件包.|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1815881|tapply(rowSums(df[3:5]),+df[2],+sum)
#>+book_category
#>+action++drama+
#>+++++10+++++17+|code-block|syntax|javascript|1815882|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|J|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|H|$]]

This is a short and simple one-liner in base R, without requiring any additional packages.
<pre class="lang-r prettyprint-override"><code>tapply(rowSums(df[3:5]), df[2], sum)
#&gt; book_category
#&gt; action drama 
#&gt; 10 17 
</code></pre>

blocks|key|1815887|text|首先，总结starts_with字符串"book_word“的每一列。然后group_by和sum提高每个book_category的值。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|1815888|library(dplyr)

df+%25>%25+
++mutate(book_sum+=+rowSums(across(starts_with("book_word"))))+%25>%25+
++group_by(book_category)+%25>%25+
++summarize(sum+=+sum(book_sum))

#+A+tibble:+2+×+2
++book_category+++sum
++<chr>+++++++++<int>
1+action+++++++++++10
2+drama++++++++++++17|code-block|syntax|javascript|1815889|entityMap^0|5|B|11|8|1A|3|1H|D|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]|$9|P|A|Q|B|C]|$9|R|A|S|B|C]|$9|T|A|U|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|V|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|-4|5|6|7|W|8|@]|D|@]|E|$]]]|L|$]]

First sum up every columns that <code>starts_with</code> the string &quot;book_word&quot;. Then <code>group_by</code> and <code>sum</code> up the values per <code>book_category</code>.
<pre><code>library(dplyr)

df %&gt;% 
 mutate(book_sum = rowSums(across(starts_with(&quot;book_word&quot;)))) %&gt;% 
 group_by(book_category) %&gt;% 
 summarize(sum = sum(book_sum))

# A tibble: 2 × 2
 book_category sum
 &lt;chr&gt; &lt;int&gt;
1 action 10
2 drama 17
</code></pre>

blocks|key|1815937|text|使用来自aggregate的base+R|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|1815938|aggregate(book_sum+~+book_category,+transform(data,+book_sum+=+rowSums(data[3:5])),+sum)
++book_category+book_sum
1++++++++action+++++++10
2+++++++++drama+++++++17|code-block|syntax|javascript|1815939|entityMap^0|4|9|E|6|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]|$9|P|A|Q|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|R|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|-4|5|6|7|S|8|@]|D|@]|E|$]]]|L|$]]

Using <code>aggregate</code> from <code>base R</code>
<pre><code>aggregate(book_sum ~ book_category, transform(data, book_sum = rowSums(data[3:5])), sum)
 book_category book_sum
1 action 10
2 drama 17
</code></pre>

Suppose we have a data frame <code>df</code> like
<pre><code>book_id book_category book_word_hi book_word_bye book_word_yes
1 drama 3 0 4
2 action 1 4 5
3 drama 5 3 2
</code></pre>
I would like to count the number of values within the <code>book_word</code> columns and sum them in a table for each <code>book_category</code>.
So the output here should look something like:
<pre><code>drama: 17 
action: 10
</code></pre>
Does anyone know how to do this?

How to count number of values in columns based on a category in R?

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

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假设我们有一个数据帧df，如下所示book_id book_category book_word_hi book_word_bye book_word_yes1       drama         3            0             42       action        1        ...

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