使用mutate（）dplyr计算平均值时出错

我想用mutate（）创建一个新变量，作为df中其他几个变量的平均值

我尝试了以下方法

 df <- df %>%    
       na.omit() %>%     
       mutate(mot_avg = rowMeans(cbind(mot1:mot13)))

我不明白；如果使用了na.omit（）或na.rm=T，怎么会有任何缺失的值呢。如果我在一个较小的示例df上尝试该代码，它可以正常工作。这也是为什么我不能在这里给出一个可复制的例子

只有在我的df上使用baseR代码，我才能得到我想要的df

df$mot_avg <- rowMeans(df[,1:14],na.rm=T)

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df$mot_avg为什么不将这两种方法结合起来

library(tidyverse)

#Fake Data
set.seed(3)
x <- bind_cols(lapply(1:10, function(i)rnorm(n = 100, mean = 20)))


##For all variables
first_solution <- x %>% mutate(x = rowMeans(x))

##For a subset of variables
solution_subset <- x %>% mutate(x = rowMeans(x %>% select(V9,V10)))

库（tidyverse）
#假数据
种子（3）
x%选择（V9，V10）））
您能提供您的数据样本吗？
 Error in mutate_impl(.data, dots) : 
  Evaluation error: missing value where TRUE/FALSE needed.

df$mot_avg <- rowMeans(df[,1:14],na.rm=T)

library(tidyverse)

#Fake Data
set.seed(3)
x <- bind_cols(lapply(1:10, function(i)rnorm(n = 100, mean = 20)))


##For all variables
first_solution <- x %>% mutate(x = rowMeans(x))

##For a subset of variables
solution_subset <- x %>% mutate(x = rowMeans(x %>% select(V9,V10)))