R中基于y2010-y2019全零条件修改slope_median列值的实现问题

• 第一种写法data$slope_median <- ifelse(data[,2:11] >0, data$slope_median, 0)中，data[,2:11] > 0返回的是6行10列的逻辑矩阵，并非逐行汇总的判断结果，ifelse会自动将矩阵展平为向量运算，完全不符合逐行判断的逻辑。
• 第二种写法when(data[,2:11] >0, data$slope_median)本身用法错误，且同样未对每行的非零值情况做汇总判断，无法得到预期结果。

base R 方式 #

# 逐行统计y2010~y2019列的非零值数量，数量为0即判定为全零行
all_zero_rows <- rowSums(data[, paste0("y", 2010:2019)] != 0) == 0
# 全零行的slope_median置为0
data$slope_median[all_zero_rows] <- 0
# 若需和预期输出同步修改slope_sd为0，追加以下代码
# data$slope_sd[all_zero_rows] <- 0

tidyverse 方式（适配tibble操作习惯） #

library(dplyr)
data %>%
  rowwise() %>%
  # 按行判断y2010~y2019是否存在非零值
  mutate(is_all_zero = sum(c_across(y2010:y2019) != 0) == 0) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    # 全零行置0，否则保留原有值
    slope_median = ifelse(is_all_zero, 0, slope_median),
    # 若需和预期输出同步修改slope_sd，启用下一行
    # slope_sd = ifelse(is_all_zero, 0, slope_sd)
  ) %>%
  select(-is_all_zero) # 删除辅助判断列

使用提供的测试代码运行上述逻辑后，仅y2010~y2019全为0的行（id=1、id=6）的slope_median被置为0，其余行保留原有数值，和预期输出完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SSDean