使用 rowwise() 计算数据帧每行中 NA 数量的问题

我在使用 rowwise() 计算每行中 NA 的数量时遇到问题。我的最小例子：

df <- data.frame(Q1 = c(rep(1, 1), rep(NA, 9)),
                 Q2 = c(rep(2, 2), rep(NA, 8)),
                 Q3 = c(rep(3, 3), rep(NA, 7))
)
df
   Q1 Q2 Q3
1   1  2  3
2  NA  2  3
3  NA NA  3
4  NA NA NA
5  NA NA NA
6  NA NA NA
7  NA NA NA
8  NA NA NA
9  NA NA NA
10 NA NA NA

我想创建一个新列来计算每行中 NA 的数量。我可以通过写来非常简单地做到这一点

 df$Count_NA <- rowSums(is.na(df))
 df
   Q1 Q2 Q3 Count_NA
1   1  2  3        0
2  NA  2  3        1
3  NA NA  3        2
4  NA NA NA        3
5  NA NA NA        3
6  NA NA NA        3
7  NA NA NA        3
8  NA NA NA        3
9  NA NA NA        3
10 NA NA NA        3

但是，如果我尝试使用 rowwise() 通过 dplyr 执行此操作，我会得到错误的答案 - Count_NA 列每行具有相同的数字：

df %>%
   rowwise() %>%
   mutate(Count_NA = sum(is.na(.)))
# A tibble: 10 x 4
# Rowwise: 
      Q1    Q2    Q3 Count_NA
   <dbl> <dbl> <dbl>    <int>
 1     1     2     3       24
 2    NA     2     3       24
 3    NA    NA     3       24
 4    NA    NA    NA       24
 5    NA    NA    NA       24
 6    NA    NA    NA       24
 7    NA    NA    NA       24
 8    NA    NA    NA       24
 9    NA    NA    NA       24
10    NA    NA    NA       24

我做错了什么，我该如何解决这个问题？

提前谢谢了

托马斯·飞利浦

Use cur_data()而不是点。.[cur_group_id(), ], c(Q1, Q2, Q3), across() or c_across() (or c_across根据其他答案的论点）也可以。

注意最好使用ungroup之后，否则它将保留 rowwise 的记忆，稍后您可能会得到意想不到的结果。

df %>%
   rowwise() %>%
   mutate(Count_NA = sum(is.na(cur_data()))) %>%
   ungroup

giving:

# A tibble: 10 x 4
      Q1    Q2    Q3 Count_NA
   <dbl> <dbl> <dbl>    <int>
 1     1     2     3        0
 2    NA     2     3        1
 3    NA    NA     3        2
 4    NA    NA    NA        3
 5    NA    NA    NA        3
 6    NA    NA    NA        3
 7    NA    NA    NA        3
 8    NA    NA    NA        3
 9    NA    NA    NA        3
10    NA    NA    NA        3