r - 按行计算给定列中的 NA

Question

我想按行计算选定列中的 NA 并将结果保存在新列中。我想用 mutate() 来实现这一点函数来自 dplyr
它应该如何工作:

loop for each row i in test{
test$SUM <-sum(is.na(test[i,1:2]))
test$SUM2 <-sum(is.na(test[i,3:4]))
test$SUM3 <-sum(is.na(test[i,5:6]))
}

使用的数据:

test<-data.frame(
BIEZ_01 = c(59000, 61462, NA, 33000, 30840, 36612), 
BIEZ_02 = c(5060, 55401, 33000, 33000, 30840, 28884), 
BIEZ_03 = c(NA, 60783, 20000, 20000, NA, 19248), 
BIEZ_04 = c(22100, 59885, 15000, 15000, 20840, 10000), 
BIEZ_05 = c(NA, 59209, 15000, 15000, 20840, NA), 
BIEZ_06 = c(4400, 6109, NA, 500, 10840, 10000))

Answer 1

另外一个选项

NA.counts <- sapply(split(seq(ncol(test)), ceiling(seq(ncol(test))/2))
                    , function(x) rowSums(is.na(test[, x])))

如果您想使用 tidyverse添加您可以执行的列

library(tidyverse)
test %>% 
  cbind(NA.counts = map(seq(ncol(test)) %>% split(ceiling(./2))
                        , ~rowSums(is.na(test[, .]))))


#   BIEZ_01 BIEZ_02 BIEZ_03 BIEZ_04 BIEZ_05 BIEZ_06 NA.counts.1 NA.counts.2 NA.counts.3
# 1   59000    5060      NA   22100      NA    4400           0           1           1
# 2   61462   55401   60783   59885   59209    6109           0           0           0
# 3      NA   33000   20000   15000   15000      NA           1           0           1
# 4   33000   33000   20000   15000   15000     500           0           0           0
# 5   30840   30840      NA   20840   20840   10840           0           1           0
# 6   36612   28884   19248   10000      NA   10000           0           0           1

正如@Moody_Mudskipper 指出的那样， cbind如果要修改数据框，则不需要。您可以添加列

test[paste0("SUM",seq(ncol(test)/2))] <- map(seq(ncol(test)) %>% split(ceiling(./2)), 
                                             ~rowSums(is.na(test[.])))