将所有行均匀地符合r的条件

Question

我有一个数据框架，例如：

df <- data.frame(col1 = c(1, 2500,1, 1, 1), 
                 col2 = c(12, NA, 8,9, 5), 
                 col3 = c(25, 48, 7, 9, 14))
df
  col1 col2 col3
1    1   12   25
2 2500   NA   48
3    1    8    7
4    1    9    9
5    1    5   14

我希望仅当单元格值高于1时，而忽略na值，才能将行总结为这样的数据框架：

df_desired <- data.frame(col1 = c(2500), 
                         col2 = sum(12, 8,9, 5), 
                         col3 = sum(25, 48, 7, 9, 14))
df_desired
  col1 col2 col3
1 2500   34  103

我已经走了这么远：

df_test <- df %>%
summarise_at(vars(contains("col")), sum, na.rm = TRUE)
df_test
  col1 col2 col3
1 2504   34  103

我've尝试了ifelse的许多变体，但没有成功。到目前为止，我只发现了跨列的有条件求和并添加新列的示例。

Answer 1

在上使用概述

library(dplyr)
df %>%
  summarise(across(everything(),  ~ sum(.x[.x > 1], na.rm = TRUE)))
  col1 col2 col3
1 2500   34  103

---

在中使用 base r 带colsums 替换替换 in小于2至na

colSums(replace(df, df < 2, NA),  na.rm = TRUE)
col1 col2 col3 
2500   34  103 

Answer 2

我们可以在设置map_dbl之后使用Ifelse语句：

library(purrr)
library(dplyr)

df %>% 
  mutate(across(, ~ifelse(. == 1, 0, .))) %>% 
  map_dbl(~ sum(.x, na.rm = TRUE))

或不Purrr：

library(dplyr)

df %>% 
  mutate(across(, ~ifelse(. == 1, 0, .))) %>% 
  summarise(across(, ~sum(., na.rm = TRUE)))

col1 col2 col3 
2500   34  103 

Answer 3

在基本中使用colsums：

colSums(df * (df > 1), na.rm = TRUE)

col1 col2 col3 
2500   34  103

Answer 4

使用sapply函数，您解决问题如下：

sapply(df, function(x) sum(x[x>1], na.rm=TRUE))

col1 col2 col3 
2500   34  103

或使用汇总函数

df |> 
  summarise(across(, ~ sum(.[.>1], na.rm=TRUE)))
  col1 col2 col3
1 2500   34  103