R语言中计算数据框指定列行均值时排除0值的解决方案

我需要计算数据框中指定两列区间内数据点的均值，目前用tidyverse写了如下代码：

library(tidyverse)

Book7 <- read_excel("C:/X/X/X- X/X/Book7.xlsx",sheet = "Sheet12")

Start_Date <- tail(head(colnames(Book7),3),1)
End_Date <- tail(colnames(Book7),1)

Book7 <- head(Book7,2) 

Book7 <- Book7 %>% 
  mutate(Average =  rowMeans(pick(any_of(Start_Date):any_of(End_Date)),na.rm = T))

当前代码能运行，但na.rm=T只排除NA值，计算均值时仍包含0值。用下面的测试数据集：

structure(list(Material = c("XAB-01-02-03", "XAB-01-02-03"), 
    `Calendar Year/Week` = c("Deal", "Profit"), `2023/28` = c(6, 
    4), `2023/29` = c(92, 92), `2023/30` = c(81, 56), `2023/31` = c(5, 
    0), `2023/32` = c(54, 41), `2023/33` = c(82, 73), `2023/34` = c(30, 
    40), `2023/35` = c(46, 1), `2023/36` = c(4, 43), `2023/37` = c(83, 
    73), `2023/38` = c(78, 75), `2023/39` = c(85, 18), `2023/40` = c(60, 
    38), `2023/41` = c(51, 61), `2023/42` = c(65, 94), `2023/43` = c(74, 
    65), `2023/44` = c(12, 20), `2023/45` = c(1, 65)), row.names = c(NA, 
-2L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

第二行当前均值是47，排除0值后应该是50.52，希望修改代码实现排除0值计算均值的需求。

可以通过自定义行均值逻辑，在计算时同时排除0和NA值，以下是两种符合tidyverse风格的实现方式：

方法1：使用apply结合过滤逻辑 #

Book7 <- Book7 %>% 
  mutate(Average = apply(pick(any_of(Start_Date):any_of(End_Date)), 1, 
                         function(x) mean(x[x != 0], na.rm = TRUE)))

方法2：使用rowwise+c_across（更贴合tidyverse语法） #

Book7 <- Book7 %>% 
  rowwise() %>%
  mutate(Average = {
    # 提取当前行的目标列数据
    target_cols <- c_across(any_of(Start_Date):any_of(End_Date))
    # 过滤掉0值后计算均值，同时排除NA
    mean(target_cols[target_cols != 0], na.rm = TRUE)
  }) %>%
  ungroup()

效果说明 #

• 两种方法都会先筛选每行中不等于0的值，再计算均值，同时保留对NA值的排除逻辑
• 测试数据中第二行计算后结果为50.52（保留两位小数），符合预期

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20203146