如何根据分组变量计算所有列的总和并删除 NA

Question

我有一个数据集，我想在其中按 ID 变量分组，然后计算每个列/变量的总和。但是，正如您所见，我有一些 NA 并且我想在执行求和函数时删除它们，因为它们在某些行中 return NA 尽管相同 ID 的某些行包含值。我试图环顾四周但没有成功，我又尝试了不同的方法但没有成功。如果有任何帮助，我将不胜感激。

提前致谢。

data <- data.frame(ID = c(1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4),
              var1 = c(1, 2, 5, 10, NA, 5, 23, NA, NA, 1),
              var2 = c(1, NA, NA, 1, NA, 0, 1, 3, 23, 4))


data <- data %>%
group_by(ID) %>%
summarise(across(everything(), sum(., na.rm = T)))

Answer 1

只是缺少波浪号 ~：

data %>%
  group_by(ID) %>%
  summarise(across(everything(), ~sum(., na.rm = T)))
# A tibble: 4 x 3
     ID  var1  var2
* <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     3     1
2     2    15     1
3     3    28     1
4     4     1    30

如果一个 ID 组只有 NA 个值，您可以这样做：

data %>%
  group_by(ID) %>%
  summarise(across(everything(), ~ifelse(all(is.na(.)), NA, sum(., na.rm = T))))

Answer 2

我们可以在不使用 lambda 函数的情况下指定函数的参数

library(dplyr)
data %>%
     group_by(ID) %>%
     summarise(across(everything(), sum, na.rm = TRUE), .groups = 'drop')

如何根据分组变量计算所有列的总和并删除 NA

How to calculate the sum of all columns based on a grouped variable and remove NA

group-by

r

sum

dplyr