Question

我只是理解（对我而言）函数rowSums的奇怪行为。想象一下，我有这个超级简单的数据框：

a = c(NA, NA,3)
b = c(2,NA,2)
df = data.frame(a,b)
df
   a  b
1 NA  2
2 NA NA
3  3  2

现在我想要第三列，这是另外两列的总和。由于+，我无法使用 NA：

df$c <- df$a + df$b
df
   a  b  c
1 NA  2 NA
2 NA NA NA
3  3  2  5

但如果我使用rowSums，则NA的行计算为0，而如果只有NA，则一切正常：

df$d <- rowSums(df, na.rm=T)
df
   a  b  c  d
1 NA  2 NA  2
2 NA NA NA  0
3  3  2  5 10

我错过了什么吗？

感谢所有

Answer 1

rowSums的一个选项是将rowSums与na.rm=TRUE相乘，并与否定的!} rowSums相乘（{{1}在将具有所有NA的行转换为NA（!）后，基于NA值的逻辑矩阵

NA^

Answer 2

由于

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return true;
});

在sum(numeric(0)) # 0中使用na.rm = TRUE后，第二行为rowSums。取numeric(0)后，它为0。

如果您想为所有sum个案件保留NA，那么这将是一个两阶段的工作。我建议为此目的编写一个小函数：

NA

如果输入my_rowSums <- function(x) { if (is.data.frame(x)) x <- as.matrix(x) z <- base::rowSums(x, na.rm = TRUE) z[!base::rowSums(!is.na(x))] <- NA z } my_rowSums(df) # [1] 2 NA 10是数据框（如您的情况），这可能特别有用。 x首先检查输入是否为矩阵。如果它获得数据帧，它将首先将其转换为矩阵。事实上，类型转换比实际行和计算更昂贵。请注意，我们两次致电base::rowSums。为了减少类型转换开销，我们应该事先确保base::rowSums是一个矩阵。

对于@ akrun的“黑客”答案，我建议：

RowSums NA + NA给出0

2 个答案: