如何在R长数据框中添加参与者Timer非NA值计数并解决合并错误？

我正在尝试在R的长数据框中为每个参与者添加一个计数变量。每个参与者有数百条观测值，我希望为每个参与者添加一次其Timer列非NA值的计数，其余单元格留为NA。使用dplyr计算时遇到两个问题：

• 结果同时统计了TRUE（条件满足）和FALSE（条件不满足）的数量，而我只需要TRUE对应的计数；
• 将计数结果添加回原数据集时，因行数不匹配出现替换错误。

当前代码：

dfl$Ntimer <- NA # 生成空的NA列 

Ntimer <- dfl %>% 
  group_by(participant) %>% 
  count((!is.na(Timer)))

Ntimer

dfl$Ntimer <- Ntimer

Ntimer输出：

participant (!is.na(Timer))   n
300:                      LY9                       TRUE  60
301:                     LYJ4                      FALSE 344
302:                     LYJ4                       TRUE  35
303:                     LYJ5                      FALSE 336
304:                     LYJ5                       TRUE  21

报错信息：

Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, Ntimer, value = list(participant = c("LYN9",  : 
  replacement has 304 rows, data has 66619

1. 只保留Timer非NA值的计数 #

不用count()同时统计两种情况，直接在分组后计算非NA值的总和，每个参与者只会得到一行结果：

Ntimer <- dfl %>% 
  group_by(participant) %>% 
  summarise(Ntimer = sum(!is.na(Timer)))

sum(!is.na(Timer))会把逻辑值TRUE转为1、FALSE转为0，求和后就是每个参与者Timer列非NA值的总数，自动过滤了FALSE对应的行。

2. 解决行数不匹配问题，合并回原数据 #

直接赋值会因为行数差异报错，用left_join()关联统计结果和原数据，再按需设置NA：

dfl <- dfl %>% 
  left_join(Ntimer, by = "participant") %>%
  # 仅保留每个参与者的第一行计数，其余行设为NA
  group_by(participant) %>%
  mutate(Ntimer = ifelse(row_number() == 1, Ntimer, NA)) %>%
  ungroup()

如果需要每个参与者的所有行都显示计数，去掉后面的mutate和分组相关代码即可。

一步完成的简化写法 #

可以把统计和合并整合为一个流程，更高效：

dfl <- dfl %>%
  group_by(participant) %>%
  mutate(
    # 计算每个参与者的Timer非NA总数
    total_non_na = sum(!is.na(Timer)),
    # 仅第一行保留总数，其余设为NA
    Ntimer = ifelse(row_number() == 1, total_non_na, NA)
  ) %>%
  select(-total_non_na) %>% # 删除临时计算列
  ungroup()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jasmine