Question

我有一个数据框，我需要添加另一列，它显示该行的所有其他列中的NA数量以及非NA值的平均值。我认为可以在dplyr中完成。

> df1 <- data.frame(a = 1:5, b = c(1,2,NA,4,NA), c = c(NA,2,3,NA,NA))
> df1
  a  b  c
1 1  1 NA
2 2  2  2
3 3 NA  3
4 4  4 NA
5 5 NA NA

我想改变另一个列，该列计算该行中的NA数量，另一列显示该行中所有NON-NA值的平均值。

请协助。

Answer 1

library(dplyr)

count_na <- function(x) sum(is.na(x))

df1 %>%
  mutate(means = rowMeans(., na.rm = T),
         count_na = apply(., 1, count_na))

Answer 2

你可以试试这个：

#Find the row mean and add it to a new column in the dataframe
df1$Mean <- rowMeans(df1, na.rm = TRUE)

#Find the count of NA and add it to a new column in the dataframe
df1$CountNa <- rowSums(apply(is.na(df1), 2, as.numeric))

Answer 3

如此处https://stackoverflow.com/a/37732069/2292993

所述

df1 <- data.frame(a = 1:5, b = c(1,2,NA,4,NA), c = c(NA,2,3,NA,NA))

df1 %>%
  mutate(means = rowMeans(., na.rm = T),
         count_na = rowSums(is.na(.)))

处理选定的cols（此处的示例适用于col a和col c）：

df1 %>%
  mutate(means = rowMeans(., na.rm = T),
       count_na = rowSums(is.na(select(.,one_of(c('a','c'))))))

使用dplyr添加具有NAs和R的平均值的列

3 个答案: