突变行总和，但仅当NA计数为2或更小时

问题描述

我正在尝试突变5列数据的新变量（总和），但仅当受影响列（v2至v6）的NA计数为2或更小时，否则返回NA。下面的代码仅在不存在NA的情况下进行求和。帮助表示赞赏。

df <- data.frame(v1=c("A","B","C","D","E","F"),v2=c(4,NA,5,6,NA),v3=c(7,8,9,v4=c(NA,3,1,4),v5=c(NA,v6=c(NA,4))
df
library(dplyr)
df = df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(sum(v2,v3,v4,v5,v6))
df

解决方法

在基数R中，我们可以使用rowSums两次，第一个用于计数每行中值的总和，第二个用于计算R中NA的数量。

ifelse(rowSums(is.na(df[-1])) <= 2,rowSums(df[-1],na.rm = TRUE),NA)
#[1] NA 17 29 NA  3 NA

按行使用dplyr可以做到：

library(dplyr)
df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(col = ifelse(sum(is.na(c_across(v2:v6))) <= 2,sum(c_across(v2:v6),NA))

# A tibble: 6 x 7
#  v1       v2    v3    v4    v5    v6   col
#  <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 A         4     7    NA    NA    NA    NA
#2 B        NA     8     3     3     3    17
#3 C         5     9     5     5     5    29
#4 D         6    NA    NA    NA    NA    NA
#5 E        NA    NA     1     1     1     3
#6 F        NA    NA     4    NA     4    NA

使用@rpolicastro的ifelse建议缩短了代码。