在R语言中使用dplyr判断列中非NA值是否全为TRUE

需求说明 #

给数据框新增assessment列，判断每行col1至col3的非NA值是否全部为TRUE：

• 若该行非NA值全为TRUE，assessment为TRUE
• 若该行存在任意一个非NA的FALSE值，assessment为FALSE

示例数据 #

df <- data.frame(col1 = c(TRUE, TRUE, NA, NA), 
                 col2 = c(FALSE,  TRUE, FALSE, NA), 
                 col3 = c(NA, TRUE, NA, TRUE))

dplyr解决方案 #

使用dplyr的if_all()函数高效实现需求，无需按行循环：

library(dplyr)

df_result <- df %>%
  mutate(assessment = if_all(col1:col3, ~ is.na(.x) | .x))

结果验证 #

执行代码后得到的结果如下：

代码解释 #

• if_all(col1:col3, ~ is.na(.x) | .x)：对每行的col1至col3列逐一检查，判断元素是否为NA或TRUE。只有当该行所有指定列都满足该条件时，assessment才返回TRUE，否则返回FALSE，完全匹配需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者fe108