如何计算单个值的列数？
如何计算单个值的列数？
提问于 2019-06-26 08:10:07
我有一个数据集，其中一堆字符列只有一个值，即列本身的名称。每一行都是一个观察值，我想计算每一行有多少这样的列。
例如：
id multi_value_col single_value_col_1 single_value_col_2
1 A single_value_col_1
2 D2 single_value_col_1 single_value_col_2
3 Z6 single_value_col_2我想要的是添加一个列，该列计算每行有多少个单值列。如下所示：
id multi_value_col single_value_col_1 single_value_col_2 count
1 A single_value_col_1 1
2 D2 single_value_col_1 single_value_col_2 2
3 Z6 single_value_col_2 1我最初的想法是使用mutate_if和n_distinct，将字符串替换为TRUE，然后可以在带有rowSums的mutate中使用：
data %>%
mutate_if(~n_distinct(.) == 1, TRUE, .) %>%
mutate(count = rowSums???)然而，我不能让mutate_if工作，我也不确定rowSums命令--有没有跨行的sum_if真正的操作？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-06-26 09:40:29
根据您的数据或空白单元格中是否有NA，您可以使用以下基R方法之一，我们首先找出只有一个唯一值的列，然后计算这些列中每行的非NA或非空单元格的数量。
如果你有NA的
cols <- which(sapply(df, function(x) length(unique(na.omit(x)))) == 1)
df$count <- rowSums(!is.na(df[cols]))
df
# id multi_value_col single_value_col_1 single_value_col_2 count
#1 1 A single_value_col_1 <NA> 1
#2 2 D2 single_value_col_1 single_value_col_2 2
#3 3 Z6 <NA> single_value_col_2 1如果您有空单元格
cols <- which(sapply(df, function(x) length(unique(x[x!=""]))) == 1)
df$count <- rowSums(df[cols] != "")页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56763524
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