我对这个问题进行了跟进:Sum values from rows with conditions in R

这是我的数据:

ID <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F")
Q1 <- c(0, 1, 7, 9, NA, 3) 
Q2 <- c(0, 3, 2, 2, NA, 3) 
Q3 <- c(0, 0, 7, 9, NA, 3) 

dta <- data.frame(ID, Q1, Q2, Q3) 

我需要对小于 7 的每个值求和，但对于大于 7 的值，我需要对所有小于 7 的数字求和并忽略大于 7 的值。应保留包含所有 NA 的行。结果应如下所示:

ProxySum
0
4
2
2
NA
9

我已经根据上一篇文章的回复尝试了这段代码:

dta2  <- dta %>% 
    rowwise() %>% 
    mutate(ProxySum = ifelse(all(c_across(Q1:Q3) < 7), Reduce(`+`, c_across(Q1:Q3)), (ifelse(any(c_across(Q1:Q3) > 7), sum(.[. <  7]), NA))))

但在数字超过 7 的行中，我最终得到所有行和列的总和。我缺少什么？

最佳答案

base 中的一种方法:

rowSums(dta[, 2:4] * (dta[, 2:4] < 7))

# [1]  0  4  2  2 NA  9

根据@tjebo 评论添加解释

• 与 dta[, 2:4] < 7您生成了一个填充有 logical 的数据框值，其中 TRUE或 FALSE对应于 小于 或大于 7 的值.可以在一行中完成，因为此操作是矢量化的；
• 然后，您在逻辑 数据框上乘以一个用您的原始值填充的数据框。在引擎盖下，R 转换 logical输入 numeric类型，所以所有 FALSE和 TRUE来自逻辑 数据集的 s 被转换为 0 s 和 1秒。这意味着您将原始值乘以 1如果它们小于 7 ，并通过 0否则；
• 自 NA < 7生产 NA ，然后乘以 NA将产生 NA同样 - 您保留原始的 NA ;
• 最后一步是调用 rowSums()在生成的数据帧上，它将总结每个特定行的值。因为他们中的那些超过7变成了0 s，您将它们从结果总和中排除；
• 以防万一，当您想要获取行的总和时，至少有一个值不是 NA ，你可以使用 na.rm = TRUE你的论点 rowSums()称呼。但是，在这种情况下，对于带有 NA 的行只有你会得到0 .

https://stackoverflow.com/questions/70354447/