r - 如何使用 R 将两个或多个变量转换(计算)为一个？

Question

我在合并数据中的两个或多个变量时遇到一些困难。我可以在 Excel 中执行此操作，但不知道如何在 R 中执行相同的操作。

基本上我想使用以下变量创建两个组合变量:

Data1:创建变量CombineA+B

country  year       A1         B1        **combineA1+B1**
USA      2002       0          0            0
USA      2003       1          1            2
USA      2004       NA         1            1
USA      2005       0          0            0
USA      2006       0          1            1
USA      2007       0          0            0
USA      2008       0          1            1
USA      2009       NA         NA           NA
USA      2010       0          1            1
USA      2011       NA         0            0
USA      2012       0          1            1
USA      2013       0          0            0
USA      2014       0          1            1

创建变量“combineA1+B1”看起来很简单，我所需要做的就是添加这两个变量(A1 和 B1)。在 Excel 中这非常简单，我想在 R 中也是如此。然而，当添加这两个变量时，NA 值会产生问题。那么，如何创建像上面那样的组合 A1+B1 变量？

如果A1和B1都有NA，那么combineA1+B1也应该有NA。如果一个具有 NA 值，另一个具有 1 或 0 值，则应给出相应的数字(参见 ex USA 2004)。

我还想创建另一个组合变量:“combineA1+B1+C1+D1”

数据2:创建变量“combineA1+B1+C1+D1”

country year    A1  B1  C1  D1  combineABCD
USA     2002    0   0   0   0   0
USA     2003    1   1   0   0   2
USA     2004    NA  1   0   0   1
USA     2005    0   0   0   0   0
USA     2006    0   1   0   0   1
USA     2007    0   0   0   0   0
USA     2008    0   1   1   0   2
USA     2009    NA  NA  NA  NA  NA
USA     2010    0   1   1   0   2
USA     2011    NA  0   0   0   0
USA     2012    0   1   1   0   2
USA     2013    0   0   0   0   0
USA     2014    0   1   1   0   2

我想一旦我知道如何创建第一个组合变量，我也能做到这一点。虽然我不确定如何处理所有这些 NA？

感谢您提出的所有建议来正确添加这些变量。

Answer 1

经过一些搜索，我发现了 this article 。我不接受此代码的功劳。

mysum <- function(x) if (all(is.na(x))) NA else sum(x, na.rm=T) 
df$combinedA1B1 <- apply(df[, c("A1", "B1")], 1, mysum)

df
#    country year A1 B1 combinedA1B1
# 1      USA 2002  0  0            0
# 2      USA 2003  1  1            2
# 3      USA 2004 NA  1            1
# 4      USA 2005  0  0            0
# 5      USA 2006  0  1            1
# 6      USA 2007  0  0            0
# 7      USA 2008  0  1            1
# 8      USA 2009 NA NA           NA
# 9      USA 2010  0  1            1
# 10     USA 2011 NA  0            0
# 11     USA 2012  0  1            1
# 12     USA 2013  0  0            0
# 13     USA 2014  0  1            1