如何实现rowSums在全NA行返回NA，非全NA行将NA视为0求和？

基础R实现 #

我们可以通过先判断每行是否全为NA，再结合rowSums完成需求：

1. 先创建示例数据：

a <- c(5, NA, NA)
b <- c(6, 6, NA)
df <- data.frame(a, b)

2. 计算每行非NA值的数量，再根据数量决定返回值：

# 统计每行非NA元素的个数
row_non_na_count <- rowSums(!is.na(df[, c("a", "b")]))
# 生成求和列：全NA行返回NA，其他行将NA视为0求和
df$c <- ifelse(row_non_na_count == 0, NA, rowSums(df[, c("a", "b")], na.rm = TRUE))

运行后得到的结果完全符合预期：

a  b  c
1  5  6 11
2 NA  6  6
3 NA NA NA

dplyr实现（适配tidyverse工作流） #

如果习惯使用dplyr，可以按行处理数据：

library(dplyr)

df <- df %>%
  rowwise() %>%
  # 判断当前行a、b列是否全为NA，是则返回NA，否则求和（NA按0计算）
  mutate(c = if(all(is.na(c_across(a:b)))) NA else sum(c_across(a:b), na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

该方法通过rowwise()开启按行操作，c_across(a:b)选中目标列，all(is.na(...))判断是否全NA，最终生成符合规则的求和列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jikac