Add One Column in an R Data Frame

Data Analysis projects might require things that we generally think simple but they are actually helpful to achieve objectives, one such thing would be adding values or columns of an R data frame. To add one column to rest of the next columns, we can replace the next columns by adding the one column by using single square brackets.

Consider the below data frame −

Example

 Live Demo

x1<-rnorm(20)
x2<-rnorm(20)
x3<-rnorm(20)
x4<-rnorm(20)
df1<-data.frame(x1,x2,x3,x4)
df1

Output

       x1          x2             x3             x4
1   1.85664999   -0.9065488762   0.293178644    0.55457359
2   0.44698508    0.9893899854   0.536684098    0.28302308
3   0.61888012   -0.4300288618   1.030952802   -0.25713481
4  -0.05365888    1.1227376933   1.382627238    2.00689788
5   0.03964954    2.2557976594  -0.902402177   -1.58164559
6  -0.66872443   -0.0004653294   2.125212420   -1.10464733
7   0.03000691   -0.7238778598  -0.669792673    0.30548849
8  -0.43260468    0.4872185286   0.197004732   -1.84113665
9  -0.95276898   -1.0384948791  -0.007177681   -1.59672437
10 -0.83272853    0.5075483877   0.585314160    0.72559385
11 -0.23842261    0.2950442950   0.593196270   -0.11921104
12 -0.17180004   -0.0105962399   0.927656280   -1.07630231
13  0.26177947   -0.2539494068   0.333217120    0.62433826
14  0.42988050   -0.5740571129  -0.727895313   -0.58763643
15  0.47914315   -0.3317974395  -1.502326687   -0.12933857
16  0.72317202    0.4056645753   0.720629400    1.51496596
17 -0.63108679    1.1358016229  -0.467778438    0.40033389
18 -0.39403524   -1.3937678989  -1.579988055    1.61907436
19  0.38662052   -0.2191345379   0.409531230   -2.50333812
20 -0.34579323    0.2170208774   0.441002799    0.08652698

Adding column 1 to columns 2 to 4 in df1 −

Example

df1[2:ncol(df1)]<-df1[2:ncol(df1)]+df1[,1]
df1

Output

        x1            x2            x3          x4
1   1.85664999    0.950101112    2.14982863    2.4112236
2   0.44698508    1.436375070    0.98366918    0.7300082
3   0.61888012    0.188851261    1.64983293    0.3617453
4  -0.05365888    1.069078817    1.32896836    1.9532390
5   0.03964954    2.295447201   -0.86275264   -1.5419960
6  -0.66872443   -0.669189755    1.45648799   -1.7733718
7   0.03000691   -0.693870954   -0.63978577    0.3354954
8  -0.43260468    0.054613849   -0.23559995   -2.2737413
9  -0.95276898   -1.991263856   -0.95994666   -2.5494933
10 -0.83272853   -0.325180141   -0.24741437   -0.1071347
11 -0.23842261    0.056621690    0.35477366   -0.3576336
12 -0.17180004   -0.182396283    0.75585624   -1.2481024
13  0.26177947    0.007830061    0.59499659    0.8861177
14  0.42988050   -0.144176615   -0.29801481   -0.1577559
15  0.47914315    0.147345709   -1.02318354    0.3498046
16  0.72317202    1.128836595    1.44380142    2.2381380
17 -0.63108679    0.504714834   -1.09886523   -0.2307529
18 -0.39403524   -1.787803135   -1.97402329    1.2250391
19  0.38662052    0.167485982    0.79615175   -2.1167176
20 -0.34579323   -0.128772348    0.09520957   -0.2592662

Example

 Live Demo

y1<-rpois(20,5)
y2<-rpois(20,5)
y3<-rpois(20,5)
y4<-rpois(20,5)
y5<-rpois(20,5)
df2<-data.frame(y1,y2,y3,y4,y5)
df2

Output

   y1 y2 y3   y4 y5
1  11  5   3    2   9
2  7   4   6   11   3
3  2   4   3    5   5
4  3   4   3    8   5
5  7   5   6    6   3
6  3   4   5    6   8
7  4   6   5    7   4
8  6   4   6    5   3
9  6   2   4    8   8
10 7   8   3    3   4
11 2  10   01   2   5
12 7   7   2    6   1
13 8   5   6    3   2
14 5   5   4    9   4
15 5   5   6    5   7
16 6   4   8    9   4
17 3   3   5    9   0
18 5   4   3    5   2
19 5   6   9   11   4
20 4   4   3    4  10

Adding column 1 to columns 2 to 5 in df2 −

Example

df2[2:ncol(df2)]<-df2[2:ncol(df2)]+df2[,1]
df2

Output

   y1  y2   y3   y4   y5
1  11  16   14   13    20
2  7   11   13  18     10
3  2   6    5    7     7
4  3   7    6   11     8
5  7   12   13  13    10
6  3   7    8   9     11
7  4   10   9   11    8
8  6   10   12  11    9
9  6   8   10   14    14
10 7   15   10  10    11
11 2   12   3   4      7
12 7   14   9   13     8
13 8   13   14  11    10
14 5   10   9   14     9
15 5   10   11  10    12
16 6   10   14  15    10
17 3   6    8   12    3
18 5   9    8   10    7
19 5   11   14  16    9
20 4   8    7    8    14