跨行求和，但仅满足条件的单元格

Question

样本数据：

df <- tibble(x = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4),
             y = c(0.1, 0.1, 0.2, 0.3),
             z = c(0.1, 0.2, 0.2, 0.2))
df
# A tibble: 4 x 3
      x     y     z
  <dbl> <dbl> <dbl>
1   0.1   0.1   0.1
2   0.2   0.1   0.2
3   0.3   0.2   0.2
4   0.4   0.3   0.2

我想跨行求和，我只想将满足特定逻辑条件的“单元格”加起来。 在此示例中，我只想按行将包含等于或大于指定阈值的单元格相加。

所需 Output

threshold <- 0.15
# A tibble: 4 x 4
      x     y     z cond_sum
  <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>
1   0.1   0.1   0.1      0  
2   0.2   0.1   0.2      0.4
3   0.3   0.2   0.2      0.7
4   0.4   0.3   0.2      0.9

伪代码

这是我心目中的争论想法。

df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(cond_sum = sum(c_across(where(~ "cell" >= threshold))))

整洁的解决方案表示赞赏！

Answer 1

一个有效的选择是将低于阈值的值替换为 NA 并在na.rm中使用rowSums而不是rowwise/c_across

library(dplyr)
df %>% 
  mutate(cond_sum = rowSums(replace(., . < threshold, NA), na.rm = TRUE))

-输出

# A tibble: 4 x 4
#      x     y     z cond_sum
#  <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>
#1   0.1   0.1   0.1      0  
#2   0.2   0.1   0.2      0.4
#3   0.3   0.2   0.2      0.7
#4   0.4   0.3   0.2      0.9

---

或与c_across

df %>% 
  rowwise %>%
  mutate(cond_sum = {val <- c_across(everything())
                     sum(val[val >= threshold])}) %>%
  ungroup

---

或base R

df$cond_sum <- rowSums(replace(df, df < threshold, NA), na.rm = TRUE)

Answer 2

dplyr和purrr的选项可以是：

df %>%
 mutate(cond_sum = pmap_dbl(across(x:z), ~ sum(c(...)[c(...) > threshold])))

      x     y     z cond_sum
  <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>
1   0.1   0.1   0.1      0  
2   0.2   0.1   0.2      0.4
3   0.3   0.2   0.2      0.7
4   0.4   0.3   0.2      0.9

或者只使用dplyr ：

df %>%
 mutate(cond_sum = Reduce(`+`, across(x:z) * (across(x:z) > threshold)))