使用dplyr对多个列求和时忽略NA

Question

我在多个列中进行求和，其中一些列有NA。我正在使用

 dplyr::mutate

然后写出列的算术和以得到总和。但是这些列有NA，我想将它们视为零。我能够使用rowSums（见下文），但现在使用mutate。使用mutate可以使它更具可读性，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在上面的表达式中被处理为零？我知道使用rowSums我可以做类似的事情：

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

但是使用mutate更容易设置甚至diff = Sepal.Length - Petal.Length。 使用mutate可以建议的方法是什么？

注意帖子类似于

 http://stackoverflow.com/questions/28873057/sum-across-multiple-columns-with-dplyr
 http://stackoverflow.com/questions/23255318/subtract-multiple-columns-ignoring-na

Answer 1

rowSums的问题是对DF的引用（未定义）。这有效：

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

对于差异，您当然可以使用否定：rowSums(cbind(Sepal.Length, -Petal.Length), na.rm = T)

一般的解决方案是使用ifelse或类似的方法将缺失值设置为0（或其他任何合适的值）：

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

比ifelse更高效的是[{1}}，see examples here的实施。这使用了来自上一个链接的@ krlmlr的答案（请参阅底部的代码或使用kimisc package）。

coalesce

要在数据集范围内替换缺失值，mutate(iris, sum2 = Sepal.Length + coalesce.na(Petal.Length, 0)) 包中有replace_na。

@ krlmlr的tidyr，as found here

coalesce.na