单元格值满足R中条件的所有行之和

Question

我有一个数据框架，例如：

df <- data.frame(col1 = c(1, 2500,1, 1, 1), 
                 col2 = c(12, NA, 8,9, 5), 
                 col3 = c(25, 48, 7, 9, 14))
df
  col1 col2 col3
1    1   12   25
2 2500   NA   48
3    1    8    7
4    1    9    9
5    1    5   14

我希望只有当单元格值大于1时，才能对行进行求和，而忽略NA值，以生成如下数据帧：

df_desired <- data.frame(col1 = c(2500), 
                         col2 = sum(12, 8,9, 5), 
                         col3 = sum(25, 48, 7, 9, 14))
df_desired
  col1 col2 col3
1 2500   34  103

我已经走了这么远：

df_test <- df %>%
summarise_at(vars(contains("col")), sum, na.rm = TRUE)
df_test
  col1 col2 col3
1 2504   34  103

我尝试过许多ifelse的变体，但都没有成功。到目前为止，我只找到了跨列的条件求和和添加新列的示例。

Answer 1

summarise与across的结合

library(dplyr)
df %>%
  summarise(across(everything(),  ~ sum(.x[.x > 1], na.rm = TRUE)))
  col1 col2 col3
1 2500   34  103

或者在base R和colSums中，在对小于2到NA的元素进行replace之后

colSums(replace(df, df < 2, NA),  na.rm = TRUE)
col1 col2 col3 
2500   34  103 

Answer 2

在设置map_dbl语句中的每个1到0之后，我们可以使用ifelse：

library(purrr)
library(dplyr)

df %>% 
  mutate(across(, ~ifelse(. == 1, 0, .))) %>% 
  map_dbl(~ sum(.x, na.rm = TRUE))

或者没有purrr

library(dplyr)

df %>% 
  mutate(across(, ~ifelse(. == 1, 0, .))) %>% 
  summarise(across(, ~sum(., na.rm = TRUE)))

col1 col2 col3 
2500   34  103 

Answer 3

使用sapply函数，您可以如下所示解决问题：

sapply(df, function(x) sum(x[x>1], na.rm=TRUE))

col1 col2 col3 
2500   34  103

或者使用summarise函数

df |> 
  summarise(across(, ~ sum(.[.>1], na.rm=TRUE)))
  col1 col2 col3
1 2500   34  103