如何通过R中的多列计算逻辑值？

我的目标是统计每个人（变量=名称）完成的任务总数。一个人每天只能完成一项任务

我的数据集如下所示：

name  task1 task2 task3 day
bill  TRUE  FALSE FALSE  1
bill  FALSE TRUE  FALSE  2
bill  FALSE FALSE FALSE  3
bill  NA    NA    NA     4
alex  FALSE FALSE FALSE  1
alex  TRUE  FALSE FALSE  2
alex  FALSE FALSE FALSE  3
alex  NA    NA     NA    4
rob   TRUE  FALSE FALSE  1
rob   TRUE  FALSE FALSE  2
rob   TRUE  FALSE FALSE  3
rob   NA    NA    NA     4

这是我需要的输出：

name  total
bill   2
alex   1    
rob    3

我的代码：（如您所见，我可以总结任务的数量，但输出与我需要的仍然相去甚远）

total%
分组人（`name`）%>%
总结（task1\u processed=sum（task11，na.rm=TRUE），task2\u processed=sum（task2，na.rm=TRUE），
task3_processed=sum（task3，na.rm=TRUE））

一个选项可以是：

df %>%
    group_by(name) %>%
    summarise(n = sum(unlist(across(starts_with("task"))), na.rm = TRUE))

  name      n
* <chr> <int>
1 alex      1
2 bill      2
3 rob       3

---

对于每个

名称

，您可以

将
任务
列相加

library(dplyr)
df %>%
  group_by(name) %>%
  summarise(total = sum(unlist(select(cur_data(), starts_with('task'))), na.rm = TRUE))

#   name  total
#* <chr> <int>
#1 alex      1
#2 bill      2
#3 rob       3

库（dplyr）
df%>%
分组单位（名称）%>%
总结（总计=总和（未列出（选择（cur_data（），以（'task'））开头），na.rm=TRUE））
#姓名总数
#*  
#亚历克斯1
#2条例草案2
#3抢3
您可以在所有列中使用
c\u来
sum
逻辑值：

library(dplyr)

df %>% group_by(name) %>% 
       summarize(total = sum(c_across(where(is.logical)), na.rm = TRUE)) %>%
       ungroup

  name  total
  <chr> <int>
1 alex      1
2 bill      2
3 rob       3

库（dplyr）
df%%>%分组人（姓名）%%>%
汇总（总计=总和（c_跨（其中（is.logical）），na.rm=TRUE））%>%
解组
姓名总数
亚历克斯1
2条例草案2
3抢3
A
数据表
选项

setDT(df)[, .(total = sum(na.omit(unlist(.SD)))), name, .SDcols = patterns("^task")]

给予

library(dplyr)

df %>% group_by(name) %>% 
       summarize(total = sum(c_across(where(is.logical)), na.rm = TRUE)) %>%
       ungroup

  name  total
  <chr> <int>
1 alex      1
2 bill      2
3 rob       3

setDT(df)[, .(total = sum(na.omit(unlist(.SD)))), name, .SDcols = patterns("^task")]

   name total
1: bill     2
2: alex     1
3:  rob     3