使用 dplyr 对多列求和

我的问题涉及对数据框的多个列中的值进行求和，并使用以下命令创建与此求和相对应的新列dplyr。列中的数据条目是二进制的(0,1)。我正在考虑按行进行模拟summarise_each or mutate_each的函数dplyr。以下是数据框的最小示例：

library(dplyr)
df=data.frame(
  x1=c(1,0,0,NA,0,1,1,NA,0,1),
  x2=c(1,1,NA,1,1,0,NA,NA,0,1),
  x3=c(0,1,0,1,1,0,NA,NA,0,1),
  x4=c(1,0,NA,1,0,0,NA,0,0,1),
  x5=c(1,1,NA,1,1,1,NA,1,0,1))

> df
   x1 x2 x3 x4 x5
1   1  1  0  1  1
2   0  1  1  0  1
3   0 NA  0 NA NA
4  NA  1  1  1  1
5   0  1  1  0  1
6   1  0  0  0  1
7   1 NA NA NA NA
8  NA NA NA  0  1
9   0  0  0  0  0
10  1  1  1  1  1

我可以使用类似的东西：

df <- df %>% mutate(sumrow= x1 + x2 + x3 + x4 + x5)

但这需要写出每一列的名称。我有大约 50 列。 此外，列名称在我想要实现此循环的不同迭代中发生变化 操作，所以我想尝试避免给出任何列名。

我怎样才能最有效地做到这一点？ 任何帮助将不胜感激。

dplyr >= 1.0.0 使用跨

使用对每一行求和rowSums (rowwise https://dplyr.tidyverse.org/reference/rowwise.html适用于任何聚合，但速度较慢）

df %>%
   replace(is.na(.), 0) %>%
   mutate(sum = rowSums(across(where(is.numeric))))

总结每一列

df %>%
   summarise(across(everything(), ~ sum(., na.rm = TRUE)))

dplyr

总结每一行

df %>%
   replace(is.na(.), 0) %>%
   mutate(sum = rowSums(.[1:5]))

使用对每列求和被取代 https://dplyr.tidyverse.org/reference/summarise_all.html?q=summarise%20_%20all summarise_all:

df %>%
   replace(is.na(.), 0) %>%
   summarise_all(funs(sum))