R、 在if语句中处理NA以创建新的binaire变量，只是删除NA不是一个选项

我的数据有很多列和主题，但为了更简单地说明，让我们假设我有3个主题，有5个变量/列，称为x1、x2和x3、x4和x5。在我想要的分析中，重要的是我实际调用了我想要使用的列（因为我不能在分析中只使用整个dataframe，因为那里有更多的变量/列，变量/列（如x1和x5）我不想用于此特定任务，） 我的专栏的类是：character

data <- data.frame(id=c(1,2,3,4), x1=c('frhd', 'rthd','rthj','rtrp'), x2=c(5,1,4, NA), 
                  x3=c(4,1,NA, NA), x4=c(3, NA,NA, NA), x5 = c('blae', 'blq', 'ctli', 'wrrv'))

    id   x1     x2  x3  x4  x5
    1   frhd    5   4   3   blae
    2   rthd    1   1   NA  blq
    3   rthj    4   NA  NA  ctli
    4   rtrp    NA  NA  NA  wrrv

---

data我们可以使用
apply
函数和一些逻辑表达式。我们使用
apply（…，1，…）
在数据行上循环（并且只选择我们感兴趣的列）。然后，我们检查每一行的所有值是否都是
NA
，如果是，我们返回
NA
，否则我们检查值
4
是否出现在任何列中

apply(data[,c("x2", "x3","x4")], 1, 
      FUN = function(x) as.numeric(ifelse(all(is.na(x)), NA, 4 %in% x)))

# [1]  1  0  1 NA

请注意，
x2
、
x3
和
x4
中的数据似乎是数字。如果它确实是一个字符值，则只需将
4
括在引号中（
“4”
）：

我们可以使用
apply
函数和一些逻辑表达式。我们使用
apply（…，1，…）
在数据行上循环（并且只选择我们感兴趣的列）。然后，我们检查每一行的所有值是否都是
NA
，如果是，我们返回
NA
，否则我们检查值
4
是否出现在任何列中

apply(data[,c("x2", "x3","x4")], 1, 
      FUN = function(x) as.numeric(ifelse(all(is.na(x)), NA, 4 %in% x)))

# [1]  1  0  1 NA

请注意，
x2
、
x3
和
x4
中的数据似乎是数字。如果它确实是一个字符值，则只需将
4
括在引号中（
“4”
）：

apply(data[,c("x2", "x3","x4")], 1, 
      FUN = function(x) as.numeric(ifelse(all(is.na(x)), NA, "4" %in% x)))