R 基于跨多个列计算非NA值创建新列

我有一个广泛格式的问卷数据框架。对于一些问题，受访者被要求回答给定情景是否适用于他们（是，否）。如果情景适用于他们，则要求受访者提供情景示例（在某些情况下，可能不止一个示例）

我的数据集如下所示，Q1表示一个场景，而Q1a、Q1b和Q1c是开放式字段，用于提供所述场景的示例

df <- data.frame(Q1 = c("Yes", "No", "Yes", "No", "Yes", "Yes", "Yes"), 
             Q1a = c("AAA", NA, "AAA", NA, "ABC", "DDD", "EEE"),
             Q1b = c("BBB", NA, NA, NA, "BCD", NA, "AAA"),
             Q1c = c(NA, NA, NA, NA, "EFG", NA, "AAA"))

---

df
df$column\u non\u NA=行和（！is.NA（df[-1]））
df
Q1 Q1a Q1b Q1c列_non_NA
1是AAA BBB 2
2号0
3是AAA 1
四零
5是ABC BCD EFG 3
6是DDD 1
7是EEE AAA AAA 3
df$column\u non\u NA=行和（！is.NA（df[-1]））
df
Q1 Q1a Q1b Q1c列_non_NA
1是AAA BBB 2
2号0
3是AAA 1
四零
5是ABC BCD EFG 3
6是DDD 1
7是EEE AAA AAA 3
以下是使用
pmap
实现跨行应用函数效果的方法：

库（tidyverse）
df%
变异(
计数非数值=pmap(
.l=列表（Q1a、Q1b、Q1c），
.f=函数（…）和（！rlang:：are_na（c（…））
)
)
#>Q1a Q1b Q1c计数不适用
#>1是AAA BBB 2
#>2号0
#>3是AAA 1
#>四零
#>5是ABC BCD EFG 3
#>6是DDD 1
#>7是EEE AAA AAA 3

由（v0.2.0）于2018年7月17日创建。
以下是使用
pmap
实现跨行应用函数效果的方法：

库（tidyverse）
df%
变异(
计数非数值=pmap(
.l=列表（Q1a、Q1b、Q1c），
.f=函数（…）和（！rlang:：are_na（c（…））
)
)
#>Q1a Q1b Q1c计数不适用
#>1是AAA BBB 2
#>2号0
#>3是AAA 1
#>四零
#>5是ABC BCD EFG 3
#>6是DDD 1
#>7是EEE AAA AAA 3

由（v0.2.0）于2018-07-17创建。
df$column\u non\u NA=rowSums（！is.NA（df[-1]））
df$column\u non\u NA=rowSums（！is.NA（df[-1]）
df$count_non_NA <- ifelse(df$Q1 == "No", 0,
                      ifelse(df$Q1 == "Yes" & !is.na(df$Q1a) & !is.na(df$Q1b) & !is.na(df$Q1c), 3,
                             ifelse(df$Q1 == "Yes" & ((!is.na(df$Q1a) & !is.na(df$Q1b)) | 
                                      (!is.na(df$Q1b) & !is.na(df$Q1c))|
                                      (!is.na(df$Q1a) & !is.na(df$Q1c))), 2, 1)))

df$column_non_NA= rowSums(!is.na(df[-1]))
df
   Q1  Q1a  Q1b  Q1c column_non_NA
1 Yes  AAA  BBB <NA>             2
2  No <NA> <NA> <NA>             0
3 Yes  AAA <NA> <NA>             1
4  No <NA> <NA> <NA>             0
5 Yes  ABC  BCD  EFG             3
6 Yes  DDD <NA> <NA>             1
7 Yes  EEE  AAA  AAA             3