如果缺失的列少于 x 列，则替换缺失值

Question

我想var1:var6仅将列中缺失值少于 2 个的行的列中的缺失值替换为 0 var1:var6。然后我想重新计算总和列（我可以很高兴地rowwise()按照我的代表使用它）。

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across()我已经使用, 或rowwise()尝试了一些方法，c_across()但正在努力寻找解决方案。

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library(tidyverse)\n\n# Generate data\nset.seed(40)\ndat <- tibble(\n  id = 1:6,\n  var1 = sample(c(0:4, NA), 6, replace = TRUE),\n  var2 = sample(c(0:4, NA), 6, replace = TRUE),\n  var3 = sample(c(0:4, NA), 6, replace = TRUE),\n  var4 = sample(c(0:4, NA), 6, replace = TRUE),\n  var5 = sample(c(0:4, NA), 6, replace = TRUE),\n  var6 = sample(c(0:4, NA), 6, replace = TRUE),\n)\n\ndat %>%\n  rowwise() %>%\n  mutate(sum = sum(c_across(var1:var6))) %>%\n  ungroup()\n

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这是当前的小标题：

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> dat\n# A tibble: 6 \xc3\x97 8\n     id  var1  var2  var3  var4  var5  var6   sum\n  <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>\n1     1     3     4     4    NA    NA     2    NA\n2     2    NA    NA     4     3     4     2    NA\n3     3     4     4     1     1     4     1    15\n4     4     1     2     4     4     4    NA    NA\n5     5     2     1     4     4    NA     2    NA\n6     6     1     3     1     0     0     4     9\n

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我希望输出看起来像这样：

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> new_dat\n# A tibble: 6 \xc3\x97 8\n     id  var1  var2  var3  var4  var5  var6   sum\n  <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>\n1     1     3     4     4    NA    NA     2    NA\n2     2    NA    NA     4     3     4     2    NA\n3     3     4     4     1     1     4     1    15\n4     4     1     2     4     4     4     0    15\n5     5     2     1     4     4     0     2    13\n6     6     1     3     1     0     0     4     9\n

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Answer 1

across你可以像这样使用：

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dat %>% \n  mutate(across(var1:var6, ~ replace(.x, is.na(.x) & rowSums(is.na(across(var1:var6))) < 2, 0)),\n         sum = rowSums(across(var1:var6)))\n\n# # A tibble: 6 \xc3\x97 8\n#      id  var1  var2  var3  var4  var5  var6   sum\n#   <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>\n# 1     1     3     4     4    NA    NA     2    NA\n# 2     2    NA    NA     4     3     4     2    NA\n# 3     3     4     4     1     1     4     1    15\n# 4     4     1     2     4     4     4     0    15\n# 5     5     2     1     4     4     0     2    13\n# 6     6     1     3     1     0     0     4     9\n

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