特殊使用colSums（），仅当缺少1个或更少的时候na.rm = TRUE

Question

我需要总结的一些列的data.frame与说的规则，一列是求和以NA如果超过一个观察缺少NA如果只有1或更低失踪了，无论是要进行求和。

说我有一些这样的数据，

dfn <- data.frame(
a  = c(3, 3, 0, 3),
b  = c(1, NA, 0, NA),
c  = c(0, 3, NA, 1))

dfn
  a  b  c
1 3  1  0
2 3 NA  3
3 0  0 NA
4 3 NA  1

然后我应用我的规则，并对缺失的NA少于2的列求和。 所以我得到这样的东西。

  a  b  c
1 3  1  0
2 3 NA  3
3 0  0 NA
4 3 NA  1
5 9 NA  4

我玩过colSums(dfn, na.rm = FALSE)和colSums(dfn, na.rm = TRUE) 。 在我的真实数据中，多于三列，多于4行。 我想我可以以某种方式计算失踪人数并将其用作规则？

Answer 1

我不认为您可以单独使用colSums来做到这colSums ，但是可以使用ifelse来添加其结果：

colSums(dfn,na.rm=TRUE) + ifelse(colSums(is.na(dfn)) > 1, NA, 0)
 a  b  c 
 9 NA  4 

Answer 2

@James'Answer没问题，但是这是一种更简洁的方法：

colSums(apply(dfn, 2, function(col) replace(col, match(NA, col), 0)))
# a  b  c 
# 9 NA  4 

match(NA, col)返回match(NA, col)中第一个NA的索引， replace将其替换为0并返回新列， apply返回包含所有新列的matrix 。