如何连续计算所有异常值？

Question

在 R 中（我很新）我正在尝试创建一个 outlier_count 变量，其中一个整数表示每行异常值的数量。

所以，假设我的数据集看起来像这样，并假设“10”是一个异常值：

    var1 var2 var3 var4 var5 var6 var7
a      1    1   10   10    1    1    1
b     10    1    1    1    1    1    1
c      1    1    1    1    1    1    1
d      1    1    1    1    1    1    1
e      1    1    1    1    1    1    1
f      1    1    1    1    1    1    1

我想得到类似的结果：

    var1 var2 var3 var4 var5 var6 var7 outlier_count
a      1    1   10   10    1    1    1             2
b     10    1    1    1    1    1    1             1
c      1    1    1    1    1    1    1             0
d      1    1    1    1    1    1    1             0
e      1    1    1    1    1    1    1             0
f      1    1    1    1    1    1    1             0

因此，在每一行中，我都知道有多少值是异常值。

我尝试了几个函数，但当单列为 NA 时，变量最终为 NA。

有没有一种简单、防错的方法来做到这一点？

Answer 1

在您在 cmets 中进行解释并使用预期输出进行编辑后，它变得非常简单。
先读入数据。

df <- read.table(text = "
    var1 var2 var3 var4 var5 var6 var7
a      1    1   10   10    1    1    1
b     10    1    1    1    1    1    1
c      1    1    1    1    1    1    1
d      1    1    1    1    1    1    1
e      1    1    1    1    1    1    1
f      1    1    1    1    1    1    1
", header = TRUE)

现在是代码。我将考虑低于或高于0.05 和0.95 分位数的所有异常值。如果您愿意，请更改此设置。

out <- sapply(df, function(x) x < quantile(x, 0.05) | x > quantile(x, 0.95))
df$outlier_count <- rowSums(out)
df

请注意，您可以不显式创建中间变量out。并从上面的代码中制作一个单行代码。随你（由你决定。我更喜欢它有可读的代码。