R 在逐行操作中处理缺失数据

ID <- 1:6
math <- c("YES","NO","YES","NO",NA,NA)
history <- c(NA,NA,"NO","NO","YES",NA)

dt <- data.frame(ID, math, history)

  ID math history
1  1  YES    <NA>
2  2   NO    <NA>
3  3  YES      NO
4  4   NO      NO
5  5 <NA>     YES
6  6 <NA>    <NA>

> dt
  ID math history pass
1  1  YES    <NA>  YES
2  2   NO    <NA>   NO
3  3  YES      NO  YES
4  4   NO      NO   NO
5  5 <NA>     YES  YES
6  6 <NA>    <NA> <NA>

dt$pass <- ifelse(rowSums(dt[,-1]=="YES",na.rm=T)>0,"YES","NO")

dt$pass <- apply(dt[-1], 1, \(x) sort(x, dec = TRUE)[1])

# > dt
#   ID math history pass
# 1  1  YES    <NA>  YES
# 2  2   NO    <NA>   NO
# 3  3  YES      NO  YES
# 4  4   NO      NO   NO
# 5  5 <NA>     YES  YES
# 6  6 <NA>    <NA> <NA>

library(dplyr)

dt %>%
  rowwise() %>%
  mutate(pass = sort(c_across(-1), dec = TRUE)[1]) %>%
  ungroup()

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