Rowsums с несколькими условиями

Для сравнения более чем одного элемента используйте %in%, но %in% работает с vector. Итак, мы перебираем столбцы с помощью lapply/sapply, а затем выполняем rowSums в логической матрице.

df$RSum <- rowSums(sapply(df[,2:5], `%in%`, 1:3))
df$RSum
#[1] 1 2 2 2 1

Если бы значения были числовыми, мы могли бы также использовать > или <

df$RSum <- rowSums(df[, 2:5] >=1 & df[, 2:5] <=3)

данные

df <- structure(list(ID = c("a", "b", "c", "d", "e"), cond1 = c(2L, 
7L, 4L, 7L, 6L), cond2 = c(7L, 2L, 3L, 3L, 7L), cond3 = c(6L, 
3L, 1L, 3L, 7L), cond4 = c(6L, 6L, 4L, 6L, 3L)), 
class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5"))

Я предлагаю вам исправить две проблемы с вашими данными:

1. Ваши данные широкие, а не длинные. Если бы ваши данные были давно отформатированы, ваш анализ был бы намного проще. Особенно это касается построения графиков.
2. Ваши значения для каждого условия являются факторами. Это затрудняет сравнение и может привести к некоторым трудным для обнаружения ошибкам. Если вы внимательно посмотрите на ответ @akrun, вы заметите, что значения являются целыми (числовыми).

Тем не менее, я предлагаю data.table решение:

# 1. load libraries and make df a data.table:
library(data.table)
setDT(df)

# 2. make the wide table a long one
melt(df, id.vars = "ID")

# 3. with a long table, count the number of conditions that are in the 1:3 range for each ID. Notice I chained the first command with this second one:
melt(df, id.vars = "ID")[, sum(value %in% 1:3), by = ID]

Что дает результат:

   ID V1
1:  a  1
2:  b  2
3:  c  2
4:  d  2
5:  e  1

Вам нужно будет только запустить команды под номерами 1 и 3 (2 объединены в 3). См. ?data.table для получения дополнительной информации.

Подробнее о широких и длинных можно прочитать в статьях википедия и Ответ Майка Уайза.

Данные, которые я использовал, такие же, как у @akrun:

df <- structure(list(ID = c("a", "b", "c", "d", "e"),
                          cond1 = c(2L, 7L, 4L, 7L, 6L), 
                          cond2 = c(7L, 2L, 3L, 3L, 7L), 
                          cond3 = c(6L, 3L, 1L, 3L, 7L), 
                          cond4 = c(6L, 6L, 4L, 6L, 3L)), 
               class = "data.frame", 
               row.names = c("1", "2", "3", "4", "5"))