统计dplyr中每行非NA数值的个数

在统计dplyr中每行非NA数值的个数时，可以使用dplyr包中的mutate()和rowSums()函数来实现。

首先，使用mutate()函数创建一个新的列，计算每行非NA数值的个数。在mutate()函数中，可以使用rowSums()函数来计算每行中非NA值的个数。rowSums()函数会将每行的非NA值相加，并返回一个新的列。

下面是一个示例代码：

library(dplyr)

# 创建一个示例数据框
df <- data.frame(
  A = c(1, 2, NA, 4),
  B = c(NA, 2, 3, 4),
  C = c(1, NA, 3, 4)
)

# 使用mutate()和rowSums()计算每行非NA数值的个数
df <- df %>%
  mutate(non_na_count = rowSums(!is.na(.)))

# 输出结果
print(df)

运行以上代码，将得到如下输出：

   A  B  C non_na_count
1  1 NA  1            2
2  2  2 NA            2
3 NA  3  3            2
4  4  4  4            3

在这个例子中，我们创建了一个包含3列的数据框df。然后使用mutate()函数创建了一个新的列non_na_count，该列记录了每行非NA数值的个数。最后，我们打印输出了结果。

这种方法可以适用于任何包含NA值的数据框，并且不依赖于特定的列名或数据结构。它可以帮助我们快速统计每行非NA数值的个数，以便进行后续的数据分析和处理。

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