r - 使用 rowwise() 时如何处理整行？

Question

我的数据集由数字列组成，其中有一些缺失(即 NA)值。我想找到完全由 NA 值组成的行。例如:

library(tidyverse)
library(magrittr)

frm <- tribble(
  ~A, ~B, ~C,
  11, 22, 33,
  14, NA, 37,
  10, 29, 36,
  NA, NA, NA,
  18, 28, 38
)

我可以使用 is.na() 和 all() 处理 for 循环中的每一行，但我想找到一个“整洁”的解决方案。这是我能做的最好的事情:

frm %>%
 rowwise %>%
 summarize(all_values_missing = is.na(A) & is.na(B) & is.na(C))

但是这种方法无法扩展到具有大量列和重要列名的数据集。任何想法将不胜感激!

Answer 1

使用c_across函数来提供帮助。例如

frm %>%
  rowwise %>%
  summarize(all_values_missing = all(is.na(c_across())))

如果您只需要列的子集，c_across() 也将接受整洁的选择器。