R 如何计算一行中的所有异常值？

在R中（我太新了），我试图创建一个

outlier\u count

变量，其中一个整数表示每行的异常值数量

假设我的数据集是这样的，假设“10”是一个异常值：

    var1 var2 var3 var4 var5 var6 var7
a      1    1   10   10    1    1    1
b     10    1    1    1    1    1    1
c      1    1    1    1    1    1    1
d      1    1    1    1    1    1    1
e      1    1    1    1    1    1    1
f      1    1    1    1    1    1    1

我想以这样的方式结束：

    var1 var2 var3 var4 var5 var6 var7 outlier_count
a      1    1   10   10    1    1    1             2
b     10    1    1    1    1    1    1             1
c      1    1    1    1    1    1    1             0
d      1    1    1    1    1    1    1             0
e      1    1    1    1    1    1    1             0
f      1    1    1    1    1    1    1             0

所以，在每一行中，我知道有多少值是异常值

我尝试了几个函数，但当单个列为

NA

时，变量最终为

NA

---

有没有一种简单、防错的方法可以做到这一点？

在注释中进行解释并使用预期输出进行编辑后，它变得非常简单。
首先读取数据

df <- read.table(text = "
    var1 var2 var3 var4 var5 var6 var7
a      1    1   10   10    1    1    1
b     10    1    1    1    1    1    1
c      1    1    1    1    1    1    1
d      1    1    1    1    1    1    1
e      1    1    1    1    1    1    1
f      1    1    1    1    1    1    1
", header = TRUE)

---

请注意，您无需显式创建中间变量

out

。用上面的代码做一行。这取决于你。我希望它有可读的代码。

在注释中进行解释并使用预期输出进行编辑后，它变得非常简单。
首先读取数据

df <- read.table(text = "
    var1 var2 var3 var4 var5 var6 var7
a      1    1   10   10    1    1    1
b     10    1    1    1    1    1    1
c      1    1    1    1    1    1    1
d      1    1    1    1    1    1    1
e      1    1    1    1    1    1    1
f      1    1    1    1    1    1    1
", header = TRUE)

---

请注意，您无需显式创建中间变量

out

。用上面的代码做一行。这取决于你。我希望它有可读的代码。

如果你能为

df$var1

提供一个最小的数据集，这样问题就可以重现，那么就更容易发现问题。这些不是

“每行值”

，也不是离群值，

df$var1

是一列。嗨！谢谢你们两位@Heikki我想你可以使用任何你想要的数据集，比如

iris[sample（nrow（iris），10），]

（当然，只使用数字变量）@RuiBarradas是的，我试图知道

df$var1

值是否是特定行的异常值，并将其值添加到同一行的

outlier\u count

变量中。数据样本

iris[sample（nrow（iris），10），]

没有NAs。@Heikki-true，插入一些NA值很容易，但您也可以使用空气质量：

summary（airquality）

，Ozone和Solar.R具有NA值。如果您可以为

df$var1

提供最小数据集，以便重现问题，那么就更容易发现问题。这些不是

每行值
，无论是否存在异常值，
df$var1
都是一列。嗨！谢谢你们两位@Heikki我想你可以使用任何你想要的数据集，比如
iris[sample（nrow（iris），10），]
（当然，只使用数字变量）@RuiBarradas是的，我试图知道
df$var1
值是否是特定行的异常值，并将其值添加到同一行的
outlier\u count
变量中。数据样本
iris[sample（nrow（iris），10），]
没有NAs。@Heikki-true，插入一些NA值很容易，但您也可以使用空气质量：
摘要（空气质量）
，臭氧和太阳能。R有NA值。谢谢！我添加了
na.rm=TRUE
，以避免计算na值时出现错误。然后如何指定应计算哪些列？假设我不想把
var7
包括在总数中。@afontcu你可以做
sapply（df[，1:6]，…）
或
sapply（df[，-7]，…）
。在第一种情况下，你说你想对哪些列应用函数，在第二种情况下，你不想对哪些列应用函数。非常感谢你！工作起来很有魅力。谢谢你的耐心。谢谢！我添加了
na.rm=TRUE
，以避免计算na值时出现错误。然后如何指定应计算哪些列？假设我不想把
var7
包括在总数中。@afontcu你可以做
sapply（df[，1:6]，…）
或
sapply（df[，-7]，…）
。在第一种情况下，你说你想对哪些列应用函数，在第二种情况下，你不想对哪些列应用函数。非常感谢你！工作起来很有魅力。谢谢你的耐心。