使用 mutate 和 for 循环（按变量名前缀）对多组变量进行 R rowSums

我有多个变量按前缀（par___、fri___、gp___ 等）分组在一起，其中有 29 个组。

每个变量的值为 0 或 1。我需要做的是对这些组（即，partner___1 + Partner___2 等）求和，如果 rowSums = 0，则使每个变量为 NA。

例如。我的数据如下所示：

我希望它看起来像这样：

我可以像这样单独完成：

  df<- df%>%
    mutate(rowsum = rowSums(.[grep("par___", names(.))])) %>% 
    mutate_at(grep("par___", names(.)), funs(ifelse(rowsum == 0, NA, .))) %>%
    select(-rowsum) 

我想我可以做这样的事情：

vars <- c('par___', "fri___','gp___')


for (i in vars) {
  df<- df%>%
    # creates a "rowsum" column storing the sum of columns 1:2 
    mutate(rowsum = rowSums(.[grep(i, names(.))])) %>% 
    # applies, to columns 1:2, a function that puts NA when the sum of the rows is 0
    mutate_at(grep(i, names(.)), funs(ifelse(rowsum == 0, NA, .))) %>%
    select(-rowsum) 
    }

没有错误消息，但它不起作用。

另外，我尝试使用 mutate(across()) 而不是 mutate_at() 并收到此错误：

错误：有问题mutate() input ..1。 x 无法将列表转换为函数 我输入..1 is across(grep(i, names(.)), list(ifelse(rowsum == 0, NA, .))).

而且，我尝试使用 list 而不是 funs 并收到此错误：

rowsum == 0 中的错误： 比较 (1) 仅适用于原子类型和列表类型

任何帮助将不胜感激！

谢谢大家。

tidyverse 选项是：

df %>%
  stack() %>%
  group_by(ind) %>%
  group_by(grp = row_number(), grp2 = str_remove(ind, "_.*")) %>%
  mutate(values = values + na_if(all(values==0), 1)) %>%
  pivot_wider(grp, ind, values_from = values)
  
# A tibble: 4 x 5
# Groups:   grp [4]
    grp par___1 par___2 fri___1 fri___2
  <int>   <int>   <int>   <int>   <int>
1     1      NA      NA       1       1
2     2       0       1      NA      NA
3     3      NA      NA       1       0
4     4      NA      NA      NA      NA

另一方面，如果您更喜欢基本 R，那么您可以这样做：

d <- ave(unlist(df), row(df), sub("_.*", "", names(df))[col(df)], FUN = function(x) x * NA ^ all(x==0))
array(d, dim(df), dimnames(df))

  par___1 par___2 fri___1 fri___2
1      NA      NA       1       1
2       0       1      NA      NA
3      NA      NA       1       0
4      NA      NA      NA      NA

请注意，最后一个是矩阵，您可以将其转换为数据框。