我试图找到通过类似主题的解决方案，但还没有找到什么合适。这可能是因为我已经使用的搜索字词。如果我错过了一些东西，请接受我的道歉。
这是我的数据UN_（所提供的样品应足够）的摘录：
country year sector UN
AT 1990 1 1.407555
AT 1990 2 1.037137
AT 1990 3 4.769618
AT 1990 4 2.455139
AT 1990 5 2.238618
AT 1990 Total 7.869005
AT 1991 1 1.484667
AT 1991 2 1.001578
AT 1991 3 4.625927
AT 1991 4 2.515453
AT 1991 5 2.702081
AT 1991 Total 8.249567
....
BE 1994 1 3.008115
BE 1994 2 1.550344
BE 1994 3 1.080667
BE 1994 4 1.768645
BE 1994 5 7.208295
BE 1994 Total 1.526016
BE 1995 1 2.958820
BE 1995 2 1.571759
BE 1995 3 1.116049
BE 1995 4 1.888952
BE 1995 5 7.654881
BE 1995 Total 1.547446
....
我想要做的是，要添加其他行与UN_$sector = Residual。剩余的价值将是(UN_$sector = Total) - (the sum of column UN for the sectors c("1", "2", "3", "4", "5"))对于给定年份和国家。
这是应该的样子：
country year sector UN
AT 1990 1 1.407555
AT 1990 2 1.037137
AT 1990 3 4.769618
AT 1990 4 2.455139
AT 1990 5 2.238618
----> AT 1990 Residual TO BE CALCULATED
AT 1990 Total 7.869005
因为我不想写很多代码，多行我正在寻找一种方式来自动完成这个。我被告知循环，但不能真正遵循此刻的概念。
非常感谢您对任何类型的帮助！
最好，
康斯坦丁
PS：（完美）
country year sector UN ETS
UK 2012 1 190336512 NA
UK 2012 2 18107910 NA
UK 2012 3 8333564 NA
UK 2012 4 11269017 NA
UK 2012 5 2504751 NA
UK 2012 Total 580957306 NA
UK 2013 1 177882200 NA
UK 2013 2 20353347 NA
UK 2013 3 8838575 NA
UK 2013 4 11051398 NA
UK 2013 5 2684909 NA
UK 2013 Total 566322778 NA
考虑计算残余第一，然后用数据的其他部分将其叠：
# CALCULATE RESIDUALS BY MERGED COLUMNS
agg <- within(merge(aggregate(UN ~ country + year, data = subset(df, sector!='Total'), sum),
aggregate(UN ~ country + year, data = subset(df, sector=='Total'), sum),
by=c("country", "year")),
{UN <- UN.y - UN.x
sector = 'Residual'})
# ROW BIND DIFFERENT PIECES
final_df <- rbind(subset(df, sector!='Total'),
agg[c("country", "year", "sector", "UN")],
subset(df, sector=='Total'))
# ORDER ROWS AND RESET ROWNAMES
final_df <- with(final_df, final_df[order(country, year, as.character(sector)),])
row.names(final_df) <- NULL
final_df
# country year sector UN
# 1 AT 1990 1 1.407555
# 2 AT 1990 2 1.037137
# 3 AT 1990 3 4.769618
# 4 AT 1990 4 2.455139
# 5 AT 1990 5 2.238618
# 6 AT 1990 Residual -4.039062
# 7 AT 1990 Total 7.869005
# 8 AT 1991 1 1.484667
# 9 AT 1991 2 1.001578
# 10 AT 1991 3 4.625927
# 11 AT 1991 4 2.515453
# 12 AT 1991 5 2.702081
# 13 AT 1991 Residual -4.080139
# 14 AT 1991 Total 8.249567
# 15 BE 1994 1 3.008115
# 16 BE 1994 2 1.550344
# 17 BE 1994 3 1.080667
# 18 BE 1994 4 1.768645
# 19 BE 1994 5 7.208295
# 20 BE 1994 Residual -13.090050
# 21 BE 1994 Total 1.526016
# 22 BE 1995 1 2.958820
# 23 BE 1995 2 1.571759
# 24 BE 1995 3 1.116049
# 25 BE 1995 4 1.888952
# 26 BE 1995 5 7.654881
# 27 BE 1995 Residual -13.643015
# 28 BE 1995 Total 1.547446
我认为，有多种方法可以做到这一点。我可以建议是采取包的tidyverse套件，其中包括dplyr的优势。
没有得到太多的远成什么dplyr和tidyverse可以实现，我们可以谈论dplyr的直列命令group_by(...)，summarise(...)，arrange(...)和bind_rows(...)功能的力量。此外，也有很多很好的教程，作弊表和文档的所有tidyverse包。
虽然它是越来越少有关，这些天，我们一般要避免对R.循环。因此，我们将创建一个包含所有的剩余价值的，然后把它放回原来的数据帧新的数据帧。
步骤1：计算所有残余值
我们希望联合国的计算值的总和，通过country和year分组。我们可以通过这个值达到这个
res_UN = UN_ %>% group_by(country, year) %>% summarise(UN = sum(UN, na.rm = T))
步骤2：扇区列res_UN添加具有值“残留”
这应该产生包含country，year和UN数据帧，我们现在需要添加一列sector值“剩余”，以满足您的要求它。
res_UN$sector = 'Residual'
第3步：添加res_UN回到UN_和订单相应
res_UN和UN_现在有相同的列，现在他们可以将其合并。
UN_ = bind_rows(UN_, res_UN) %>% arrange(country, year, sector)
这个拼凑一起，应该回答你的问题，并且可以在几行可以实现！
TLDR：
res_UN = UN_ %>% group_by(country, year) %>% summarise(UN = sum(UN, na.rm = T))`
res_UN$sector = 'Residual'
UN_ = bind_rows(UN_, res_UN) %>% arrange(country, year, sector)