Мы можем сначала использовать преобразование Na
в «NA»
library(dplyr)
df %>%
mutate_at(vars(a:c), ~ as.numeric(na_if(., "Na"))) %>%
mutate(freq = rowSums(select(., a:c), na.rm = TRUE))
# gene a b c freq
#1 abc 1 NA 1 2
#2 bca NA 1 1 2
#3 cba 1 1 1 3
Здесь все значения равны 1 с, так что это то же самое, что получить сумму не-NA
df %>%
mutate_at(vars(a:c), ~ as.numeric(na_if(., "Na"))) %>%
mutate(freq = rowSums(!is.na(select(., a:c))))
данные
df <- structure(list(gene = c("abc", "bca", "cba"), a = c("1", "Na",
"1"), b = c("Na", "1", "1"), c = c(1L, 1L, 1L)),
class = "data.frame", row.names = c(NA,
-3L))