row_sums() and row_means() compute row sums or means
for at least n valid values per row. The functions are designed
to work nicely within a pipe-workflow and allow select-helpers
for selecting variables.
row_sums(x, ...)
# S3 method for default
row_sums(x, ..., n, var = "rowsums", append = TRUE)
# S3 method for mids
row_sums(x, ..., var = "rowsums", append = TRUE)
row_means(x, ...)
total_mean(x, ...)
# S3 method for default
row_means(x, ..., n, var = "rowmeans", append = TRUE)
# S3 method for mids
row_means(x, ..., var = "rowmeans", append = TRUE)A vector or data frame.
Optional, unquoted names of variables that should be selected for
further processing. Required, if x is a data frame (and no
vector) and only selected variables from x should be processed.
You may also use functions like : or tidyselect's
select-helpers.
See 'Examples' or package-vignette.
May either be
a numeric value that indicates the amount of valid values per row to calculate the row mean or sum;
a value between 0 and 1, indicating a proportion of valid values per row to calculate the row mean or sum (see 'Details').
or Inf. If n = Inf, all values per row must be non-missing to compute row mean or sum.
If a row's sum of valid (i.e. non-NA) values is less than n, NA will be returned as value for the row mean or sum.
Name of new the variable with the row sums or means.
Logical, if TRUE (the default) and x is a data frame,
x including the new variables as additional columns is returned;
if FALSE, only the new variables are returned.
For row_sums(), a data frame with a new variable: the row sums from
x; for row_means(), a data frame with a new variable: the row
means from x. If append = FALSE, only the new variable
with row sums resp. row means is returned. total_mean() returns
the mean of all values from all specified columns in a data frame.
For n, must be a numeric value from 0 to ncol(x). If
a row in x has at least n non-missing values, the
row mean or sum is returned. If n is a non-integer value from 0 to 1,
n is considered to indicate the proportion of necessary non-missing
values per row. E.g., if n = .75, a row must have at least ncol(x) * n
non-missing values for the row mean or sum to be calculated. See 'Examples'.
data(efc)
efc %>% row_sums(c82cop1:c90cop9, n = 3, append = FALSE)
#> rowsums
#> 1 19
#> 2 24
#> 3 19
#> 4 18
#> 5 21
#> 6 19
#> 7 23
#> 8 18
#> 9 20
#> 10 15
#> 11 29
#> 12 22
#> 13 22
#> 14 25
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#> 17 20
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#> 19 19
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#> 21 17
#> 22 15
#> 23 15
#> 24 22
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#> 31 29
#> 32 16
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#> 38 18
#> 39 23
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#> 41 23
#> 42 21
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#> 866 17
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#> 881 14
#> 882 16
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#> 885 23
#> 886 28
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#> 890 19
#> 891 18
#> 892 17
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#> 894 29
#> 895 16
#> 896 17
#> 897 17
#> 898 18
#> 899 13
#> 900 19
#> 901 17
#> 902 18
#> 903 NA
#> 904 NA
#> 905 NA
#> 906 NA
#> 907 NA
#> 908 NA
dat <- data.frame(
c1 = c(1,2,NA,4),
c2 = c(NA,2,NA,5),
c3 = c(NA,4,NA,NA),
c4 = c(2,3,7,8),
c5 = c(1,7,5,3)
)
dat
#> c1 c2 c3 c4 c5
#> 1 1 NA NA 2 1
#> 2 2 2 4 3 7
#> 3 NA NA NA 7 5
#> 4 4 5 NA 8 3
row_means(dat, n = 4)
#> c1 c2 c3 c4 c5 rowmeans
#> 1 1 NA NA 2 1 NA
#> 2 2 2 4 3 7 3.6
#> 3 NA NA NA 7 5 NA
#> 4 4 5 NA 8 3 5.0
row_sums(dat, n = 4)
#> c1 c2 c3 c4 c5 rowsums
#> 1 1 NA NA 2 1 NA
#> 2 2 2 4 3 7 18
#> 3 NA NA NA 7 5 NA
#> 4 4 5 NA 8 3 20
row_means(dat, c1:c4, n = 4)
#> c1 c2 c3 c4 c5 rowmeans
#> 1 1 NA NA 2 1 NA
#> 2 2 2 4 3 7 2.75
#> 3 NA NA NA 7 5 NA
#> 4 4 5 NA 8 3 NA
# at least 40% non-missing
row_means(dat, c1:c4, n = .4)
#> c1 c2 c3 c4 c5 rowmeans
#> 1 1 NA NA 2 1 1.500000
#> 2 2 2 4 3 7 2.750000
#> 3 NA NA NA 7 5 NA
#> 4 4 5 NA 8 3 5.666667
row_sums(dat, c1:c4, n = .4)
#> c1 c2 c3 c4 c5 rowsums
#> 1 1 NA NA 2 1 3
#> 2 2 2 4 3 7 11
#> 3 NA NA NA 7 5 NA
#> 4 4 5 NA 8 3 17
# total mean of all values in the data frame
total_mean(dat)
#> [1] 3.857143
# create sum-score of COPE-Index, and append to data
efc %>%
select(c82cop1:c90cop9) %>%
row_sums(n = 1)
#> c82cop1 c83cop2 c84cop3 c85cop4 c86cop5 c87cop6 c88cop7 c89cop8 c90cop9
#> 1 3 2 2 2 1 1 2 3 3
#> 2 3 3 3 3 4 1 3 2 2
#> 3 2 2 1 4 1 1 1 4 3
#> 4 4 1 3 1 1 1 1 2 4
#> 5 3 2 1 2 2 2 1 4 4
#> 6 2 2 3 3 3 2 2 1 1
#> 7 4 2 4 1 1 2 4 1 4
#> 8 3 2 2 1 1 1 2 3 3
#> 9 3 2 3 2 2 1 3 1 3
#> 10 3 2 1 2 1 1 1 1 3
#> 11 3 4 4 4 4 4 4 1 1
#> 12 3 3 3 1 3 1 4 3 1
#> 13 3 2 2 2 2 1 2 4 4
#> 14 3 2 4 4 1 1 2 4 4
#> 15 2 3 3 3 2 2 1 1 1
#> 16 4 2 1 3 3 1 2 1 3
#> 17 3 2 1 2 1 1 2 4 4
#> 18 4 2 1 2 1 1 2 3 3
#> 19 3 2 1 2 2 1 3 1 4
#> 20 3 2 4 2 1 3 3 2 2
#> 21 3 2 3 2 1 1 1 1 3
#> 22 4 1 2 1 1 1 1 2 2
#> 23 3 1 1 1 1 1 1 2 4
#> 24 3 2 2 4 1 1 2 3 4
#> 25 3 2 1 2 1 1 2 3 3
#> 26 2 3 4 4 3 1 4 1 4
#> 27 2 3 3 NA 1 1 4 2 2
#> 28 2 2 2 2 1 1 1 3 2
#> 29 3 2 2 2 4 1 2 2 1
#> 30 2 2 1 2 1 1 1 2 4
#> 31 3 2 4 4 4 4 4 1 3
#> 32 3 1 3 1 1 1 1 1 4
#> 33 3 2 2 3 1 1 3 1 1
#> 34 2 2 4 4 2 1 4 2 3
#> 35 3 2 1 2 1 1 1 3 4
#> 36 3 2 1 2 1 1 1 4 4
#> 37 3 4 3 2 1 1 4 1 1
#> 38 3 1 1 2 1 1 1 4 4
#> 39 3 2 3 4 1 3 2 1 4
#> 40 2 3 2 3 2 1 2 3 3
#> 41 4 3 2 2 3 1 4 1 3
#> 42 4 2 1 3 1 3 2 1 4
#> 43 3 2 3 3 1 2 1 3 3
#> 44 3 3 2 3 2 1 3 1 2
#> 45 3 4 2 2 2 2 4 2 2
#> 46 2 3 1 3 1 2 4 3 1
#> 47 3 2 3 3 1 4 2 1 2
#> 48 3 3 2 3 1 1 2 3 3
#> 49 3 2 3 3 1 1 3 2 4
#> 50 2 4 4 3 1 1 3 2 1
#> 51 3 3 4 2 1 2 3 1 4
#> 52 4 2 2 1 1 1 1 3 NA
#> 53 2 2 4 2 1 1 2 1 1
#> 54 3 2 3 2 2 1 2 2 2
#> 55 4 2 1 2 1 1 1 3 3
#> 56 4 2 2 2 1 2 1 1 4
#> 57 NA 3 4 4 3 3 4 1 4
#> 58 3 3 2 NA 3 3 3 4 2
#> 59 2 2 1 2 3 1 4 3 3
#> 60 2 4 4 4 1 3 4 1 2
#> 61 4 2 4 2 2 1 1 1 3
#> 62 3 2 4 3 1 2 1 3 4
#> 63 3 1 1 1 1 1 1 4 4
#> 64 2 2 2 3 1 4 4 2 4
#> 65 3 2 2 1 1 1 2 3 NA
#> 66 3 2 2 2 1 1 4 1 4
#> 67 2 3 1 1 1 1 4 3 1
#> 68 3 2 1 1 1 2 2 3 4
#> 69 3 3 1 4 1 1 1 1 4
#> 70 2 3 4 2 1 1 3 1 4
#> 71 4 1 1 1 1 1 1 4 4
#> 72 3 2 2 3 3 1 2 2 3
#> 73 3 2 1 2 1 2 1 3 4
#> 74 2 3 2 4 1 1 4 2 1
#> 75 3 2 2 1 2 1 1 4 4
#> 76 3 2 1 2 1 1 1 1 3
#> 77 2 4 4 4 1 1 4 4 1
#> 78 3 2 1 1 1 1 2 2 3
#> 79 2 3 1 1 1 1 3 2 2
#> 80 3 2 2 2 1 2 3 2 2
#> 81 4 1 1 1 1 1 1 1 4
#> 82 4 2 1 2 1 3 1 3 3
#> 83 3 2 1 4 1 1 1 2 4
#> 84 3 3 2 4 2 1 2 3 3
#> 85 3 2 3 1 1 1 1 1 4
#> 86 3 2 1 4 2 2 2 1 4
#> 87 3 2 1 2 3 3 2 1 2
#> 88 3 3 2 2 1 1 3 3 3
#> 89 3 3 3 4 4 3 4 3 1
#> 90 3 3 2 1 1 1 1 3 3
#> 91 3 1 1 3 1 1 1 2 4
#> 92 3 2 2 1 1 1 2 3 4
#> 93 3 2 1 3 1 1 2 2 2
#> 94 3 3 1 2 1 1 1 1 3
#> 95 3 2 1 2 1 1 2 4 4
#> 96 3 2 1 2 2 1 2 1 4
#> 97 3 2 2 2 1 1 2 3 NA
#> 98 3 2 1 2 1 1 1 3 3
#> 99 3 2 2 2 1 1 2 3 3
#> 100 3 3 4 2 2 2 3 2 2
#> 101 3 2 3 3 1 1 1 1 2
#> 102 3 2 2 2 1 1 2 2 2
#> 103 4 2 1 2 1 1 1 1 4
#> 104 3 2 1 2 1 1 1 4 2
#> 105 3 2 2 2 2 1 2 2 3
#> 106 3 2 2 2 3 1 2 4 3
#> 107 4 2 1 1 1 1 2 4 4
#> 108 4 1 1 1 1 1 1 4 4
#> 109 3 2 1 2 1 1 4 2 2
#> 110 3 2 2 2 2 1 2 3 3
#> 111 3 2 1 2 1 2 2 2 4
#> 112 3 2 2 1 2 1 2 2 1
#> 113 3 3 3 2 1 2 4 1 2
#> 114 4 1 1 1 1 1 1 4 4
#> 115 3 2 2 2 1 2 2 3 3
#> 116 3 2 2 3 2 1 2 1 3
#> 117 3 2 2 1 1 1 2 1 3
#> 118 3 3 3 2 1 2 2 2 3
#> 119 4 2 4 2 1 1 3 1 3
#> 120 3 2 1 4 1 1 2 1 1
#> 121 4 1 1 1 1 2 1 3 4
#> 122 3 3 4 2 1 1 3 1 NA
#> 123 3 3 4 1 1 2 3 2 NA
#> 124 3 4 4 4 1 1 4 1 2
#> 125 2 2 2 2 1 1 4 4 4
#> 126 3 2 1 3 1 1 4 3 3
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# if data frame has only one column, this column is returned
row_sums(dat[, 1, drop = FALSE], n = 0)
#> No row-sums are returned, because `x` has only one column.TRUE
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