可能存在或可能不存在的列的 Tidyverse Rowwise 总和

Question

考虑以下小标题：

library(tidyverse)
data <- tibble(x = c(rnorm(5,2,n = 10)*1000,NA,1000),
               y = c(rnorm(1,1,n = 10)*1000,NA,NA))

假设我想对“x”和“y”求和row-wise，创建变量“z”，如下所示：

data %>%
  rowwise() %>%
  mutate(z = sum(c(x,y), na.rm = T))

这对我想要的效果很好，但问题是我的真实数据集有很多变量而我没有想在我有什么变量之前检查我没有什么变量。所以，假设我可能有求和的元素之间不存在的变量：

data %>%
  rowwise() %>%
  mutate(k = sum(c(x,y,w), na.rm = T))

在这种情况下，它不会运行，因为“w”列不存在。无论如何，我怎样才能做到运行，忽略“w”的 non-existence 并对“x”和“y”求和？

PS：我更喜欢在运行求和之前不过滤数据集。我想以某种方式使总和发生在任何情况下，无论变量是否存在。

Answer 1

如果我正确理解你的问题，这将是一个解决方案（@Duck 的评论略作修改：

library(tidyverse)

data <- tibble(x = c(rnorm(5,2,n = 10)*1000,NA,1000),
               y = c(rnorm(1,1,n = 10)*1000,NA,NA),
               a = c(rnorm(1,1,n = 10)*1000,NA,NA))


wishlist <- c("x","y","w")


data %>% 
  dplyr::rowwise() %>% 
  dplyr::mutate(Sum=sum(c_across(colnames(data)[colnames(data) %in% wishlist]),na.rm=T))

       x      y       a   Sum
   <dbl>  <dbl>   <dbl> <dbl>
 1 3496.   439.   -47.7 3935.
 2 6046.   460.  2419.  6506.
 3 6364.   672.  1030.  7036.
 4 1068.  1282.  2811.  2350.
 5 2455.   990.   689.  3445.
 6 6477.  -612. -1509.  5865.
 7 7623.  1554.  2828.  9177.
 8 5120.   482.  -765.  5602.
 9 1547.  1328.   817.  2875.
10 5602. -1019.   695.  4582.
11   NA     NA     NA      0 
12 1000     NA     NA   1000

Answer 2

试试这个：

library(tidyverse)
data <- tibble(x = c(rnorm(5,2,n = 10)*1000,NA,1000),
               y = c(rnorm(1,1,n = 10)*1000,NA,NA))

data$k <- rowSums(as.data.frame(data[,which(c("x","y","w")%in%names(data))]),na.rm=TRUE)

输出：

# A tibble: 12 x 3
       x     y     k
   <dbl> <dbl> <dbl>
 1 3121.  934. 4055.
 2 6523. 1477. 8000.
 3 5538.  863. 6401.
 4 3099. 1344. 4443.
 5 4241.  284. 4525.
 6 3251. -448. 2803.
 7 4786. -291. 4495.
 8 4378.  910. 5288.
 9 5342.  653. 5996.
10 4772. 1818. 6590.
11   NA    NA     0 
12 1000    NA  1000

可能存在或可能不存在的列的 Tidyverse Rowwise 总和

Tidyverse Rowwise sum of columns that may or may not exist

r

sum

tidyverse

rowwise