Question

我想以通用方式运行此代码。在我的df中，从12到25的列中有TN类型变量。我想保留所有数据，并按新变量sumTN中的行计算TN类型变量的有效chr类型值的总和。在这些变量中缺少数据的地方，我没有NA。

df$sumTN <- as.vector(rowSums(!is.na(df[, c(12:25)])))

我想将这些代码用于其他数据集，其中TN类型变量（我希望按行将它们求和）可以位于不同范围的不同列中。

我尝试了两种不同的方法来获得此结果，但是在两种情况下，我都收到一条消息，即“'x'必须是至少二维的数组”。我知道为什么，但是我不知道该如何解决这个问题。这是我尝试过的代码：

firstcol = which(colnames(df)=="TN_1")
lastcol = which(colnames(df)=="TN_14")
df$sumTN <- as.vector(rowSums(!is.na(df[, c(firstcol:lastcol)])))

df$sumTN <- as.vector(rowSums(!is.na(df[, c(grep("^TN_[0-9]+$", colnames(df)))])))

任何解决方案将不胜感激，谢谢。

Answer 1

这就是我的想法。该代码看起来不错，但对于某些数据框，它必须返回单个列。这些被转换为向量。您可以使用drop=FALSE来抑制此行为。另外，在isna数据框上进行子设置。

尝试

rowSums( (!is.na(df))[, c(grep("^TN_[0-9]+$", colnames(df))), drop=FALSE] )

Answer 2

最后，我找到了解决问题的方法。我必须使用library（dplyr），然后代码是：

df$sumTN <- as.vector(rowSums(!is.na(select_if(df, grepl("^TN_[0-9]+$", colnames(df))==T))))

对于未知的列数，在R代码中概括列范围

2 个答案: