在R中编写一个包含if/else语句和rowSums（）的函数，定义如何处理NAs

我一直在寻找答案，尽我所能，但什么都不管用：

我想编写一个函数来在数据帧中跨行添加值。编写函数最简单，因为我有很多列，不必总是添加相同的列。以下是数据帧的示例：

ExampleData <- data.frame(Participant = 1:7,
                   Var1 = c(2, NA, 13, 15, 0, 2, NA),
                   Var2 = c(NA, NA, 1, 0, NA, 4, 2),
                   Var3 = c(6, NA, 1, 0, 1, 5, 3),
                   Var4 = c(12, NA, NA, 4, 10, 1, 4),
                   Var5 = c(10, NA, 3, 5, NA, 4, 4))

ExampleData=0，或不是NA），则行和应忽略NA并添加值

到目前为止，我找到的最佳解决方案是：

addition <- function(x) {
  if(all(is.na(x))){
       NA
  }else{
       rowSums(x, na.rm = TRUE)
  }
}
addition(ExampleData[, c("Var1", "Var2", "Var3")])

addition原因是
all（is.na（x））
正在检查数据集的所有元素是否都是na而不是按行。如果我们检查
is.na（data）
的输出，它是一个逻辑
矩阵
。矩阵基本上是带有维度属性的向量。因此，用
all
换行检查是否所有元素都是NA

比如说,

all(is.na(matrix(c(1:9, NA), 5, 2)))
#[1] FALSE

我们可以将函数更改为

 addition <- function(x) {
     rowSums(x, na.rm = TRUE) *  NA^(rowSums(!is.na(x))==0)

 }
addition(ExampleData[, c("Var1", "Var2", "Var3")])
#[1]  8 NA 15 15  1 11  5

添加
all（is.na（x））
是一个问题。它用于整个数据集，而不是在函数中使用
sum
，然后您可以
按行应用该函数
apply（例如data[，c（“Var1”，“Var2”，“Var3”）]，1，addition）
在appply之外，您应该使用
rowSums
，因为apply方法非常慢。非常感谢，这非常有效，对我帮助很大。我想了一会儿乘法符号后的这个词，但现在它有了意义。