r - 计算 dplyr 中每一行的非 NA 数值的数量

Question

我创建了一个数据框 df。

df <- data.frame (id = 1:10, 
    var1 = 10:19,
    var2 = sample(c(1:2,NA), 10, replace=T),
    var3 = sample(c(3:5, NA), 10, replace=T))

我需要的是一个新列 var4，它计算每行(不包括 id 列)的非 NA 值的数量。例如，如果一行类似于 var1=19、var2=1、var3=NA，则 var4=2。我在 dplyr 中找不到这样做的好方法。
就像是:

df %in% mutate(var4= ... )

如果有人可以帮助我，我很感激。

Answer 1

使用 select + is.na + rowSums , select(., -id)使用 . 返回原始数据框 ( id )排除，然后用 rowSums(!is.na(...)) 计算非 NA 值的数量:

df %>% mutate(var4 = rowSums(!is.na(select(., -id))))

#   id var1 var2 var3 var4
#1   1   10   NA    4    2
#2   2   11    1   NA    2
#3   3   12    2    5    3
#4   4   13    2   NA    2
#5   5   14    1   NA    2
#6   6   15    1   NA    2
#7   7   16    1    5    3
#8   8   17   NA    4    2
#9   9   18   NA    4    2
#10 10   19   NA   NA    1