r - 使用 dplyr 对多列求和时忽略 NA

Question

我正在对多列求和，有些列有 NA。我在用

 dplyr::mutate

然后写出列的算术和以获得总和。但是列有 NA，我想将它们视为零。我能够让它与 rowSums 一起工作(见下文)，但现在使用 mutate。使用 mutate 可以使其更具可读性，但也可以让我减去列。示例如下。

require(dplyr)
data(iris)
iris <- tbl_df(iris)
iris[2,3] <- NA
iris <- mutate(iris, sum = Sepal.Length + Petal.Length)

如何确保 Petal.Length 中的 NA 在上述表达式中被处理为零？我知道使用 rowSums 我可以执行以下操作:

iris$sum <- rowSums(DF[,c("Sepal.Length","Petal.Length")], na.rm = T)

但是使用 mutate 甚至可以更容易地设置 diff = Sepal.Length - Petal.Length。
使用 mutate 完成此操作的建议方法是什么？

请注意，该帖子类似于以下 stackoverflow 帖子。

Sum across multiple columns with dplyr

Subtract multiple columns ignoring NA

Answer 1

您的问题 rowSums是对 DF 的引用(这是未定义的)。这有效:

mutate(iris, sum2 = rowSums(cbind(Sepal.Length, Petal.Length), na.rm = T))

为了区别，您当然可以使用负数:rowSums(cbind(Sepal.Length, -Petal.Length), na.rm = T)
一般的解决方法是使用ifelse或类似的将缺失值设置为 0(或任何其他合适的值):

mutate(iris, sum2 = Sepal.Length + ifelse(is.na(Petal.Length), 0, Petal.Length))

比ifelse更高效将是 coalesce 的实现, see examples here .这使用了来自上一个链接的@krlmlr 的回答(代码见底部或使用 kimisc package)。

mutate(iris, sum2 = Sepal.Length + coalesce.na(Petal.Length, 0))

要替换数据集范围内的缺失值，有 replace_na在 tidyr包裹。

@krlmlr 的 coalesce.na , as found here

coalesce.na <- function(x, ...) {
  x.len <- length(x)
  ly <- list(...)
  for (y in ly) {
    y.len <- length(y)
    if (y.len == 1) {
      x[is.na(x)] <- y
    } else {
      if (x.len %% y.len != 0)
        warning('object length is not a multiple of first object length')
      pos <- which(is.na(x))
      x[pos] <- y[(pos - 1) %% y.len + 1]
    }
  }
  x
}