管道行和的简单方法

Question

我有以下数据框架(显示头部示例)

dput(sample)
structure(list(VR1 = c(NA, NA, 1L, NA, 0L, NA), VR2 = c(NA, 
NA, 
NA, NA, NA, NA), VR3 = c(NA, NA, 0L, NA, 0L, NA), VR4 = c(NA, 
NA, 1L, NA, 0L, NA), VR5 = c(NA, NA, 1L, NA, 1L, NA), VR6 = 
c(NA, 
NA, 0L, NA, 0L, NA), VR7 = c(NA, NA, 1L, NA, 0L, NA), VR8 = 
c(NA, 
NA, 0L, NA, 0L, NA), VR9 = c(NA, NA, 1L, NA, 1L, NA), VR10 = 
c(NA, 
NA, 1L, NA, 0L, NA), VR11 = c(NA, NA, 0L, NA, 0L, NA), VR12 = 
c(NA, 
NA, 0L, NA, 0L, NA), VR13 = c(NA, NA, 1L, NA, 0L, NA), VR14 = 
c(NA, 
NA, 1L, NA, 0L, NA), VR15 = c(NA, NA, 1L, NA, 1L, NA), VR16 = 
c(NA, 
NA, 0L, NA, 0L, NA), VR17 = c(NA, NA, 1L, NA, 0L, NA), VR18 = 
c(NA, 
NA, 1L, NA, 1L, NA), VR19 = c(NA, NA, 1L, NA, 0L, NA), VR20 = 
c(NA, 
NA, 1L, NA, 0L, NA)), row.names = c(NA, 6L), class = 
"data.frame")

我以前做了很多操作(比如删除列)，但是我找不到一个函数将简单的行和输送到一个新列中。这是我一直在尝试的sample <- sample %>% mutate(total = rowSums(1:20))

我一直在网上找到sum(c_across

但是R不认识它，尽管加载tidyverse和dplyr

Answer 1

dplyr选项将是c_across()，但它需要行id：

library(dplyr)
#Code
sample %>% mutate(id=1:n())%>%
  rowwise(id) %>%
  mutate(total=sum(c_across(VR1:VR20),na.rm=T))

输出：

# A tibble: 6 x 22
# Rowwise:  id
    VR1 VR2     VR3   VR4   VR5   VR6   VR7   VR8   VR9  VR10  VR11  VR12  VR13  VR14  VR15  VR16
  <int> <lgl> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1    NA NA       NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA
2    NA NA       NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA
3     1 NA        0     1     1     0     1     0     1     1     0     0     1     1     1     0
4    NA NA       NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA
5     0 NA        0     0     1     0     0     0     1     0     0     0     0     0     1     0
6    NA NA       NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA    NA
# ... with 6 more variables: VR17 <int>, VR18 <int>, VR19 <int>, VR20 <int>, id <int>, total <int>

所使用的数据是您共享的dput(sample)。