R 如果变量A或B中的值为'；不适用；，然后改为使用变量C和D中的值？

我试图计算两个变量的平均值，并将其作为一个新变量输出。例如：

data$Average <- (data$Visit1 + data$Visit2) / 2

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data$Average这里是编辑问题的另一个选项，使用
dplyr:：case_
过滤可能性：

library(dplyr)

data$Average <- case_when(!is.na(data$Visit1) & !is.na(data$Visit2) ~ 
                                        (data$Visit1 + data$Visit2) / 2,
                          !is.na(data$Visit3) & !is.na(data$Visit4) ~ 
                                        (data$Visit3 + data$Visit4) / 2,
                          TRUE ~ (data$Visit1 + data$Visit2) / 2)

库（dplyr）
data$Average执行多个
ifelse
语句的好方法是在
case\u时执行

library(dplyr)

dat <- dat %>%
   mutate(
     average = case_when(
     !is.na(Visit1) & !is.na(Visit2) ~ (Visit1 + Visit2)/2,
     !is.na(Visit3) & !is.na(Visit4) ~ (Visit3 + Visit4)/2,
     !is.na(Visit5) & !is.na(Visit6) ~ (Visit5 + Visit6)/2,
     TRUE ~ NA
     )
   )

库（dplyr）
dat%
变异(
平均值=情况(
！is.na（Visit1）和！is.na（Visit2）~（Visit1+Visit2）/2，
！is.na（Visit3）和！is.na（Visit4）~（Visit3+Visit4）/2，
！is.na（Visit5）和！is.na（Visit6）~（Visit5+Visit6）/2，
真的~NA
)
)

这种方法的优点是：a）使用
tidyverse
，并且适用于多个
ifelse
语句的许多情况，b）稍后返回代码时容易理解，c）如果某些行不满足您的条件（即TRUE~NA），则使用NA

有关
案例的更多文档，当
在此处时：
您可以从
dplyr
使用
coalesce（）
coalesce（）
将在每个位置使用第一个非缺失值。我认为这比
ifelse（）
或
case\u when（）
具有更好的可读性

我会使用
rowMeans（数据[c（“Visit1”、“Visit2”）]，na.rm=TRUE）
很遗憾，这并没有回答我的问题。
data %>% 
  mutate(
    Average = coalesce(
      as.numeric((data$Visit1 + data$Visit2) / 2),
      as.numeric((data$Visit3 + data$Visit4) / 2),
      as.numeric((data$Visit5 + data$Visit6) / 2)
    )
  )