考虑iris数据集，假设我想创建一个列count，如果“sepal”列的值在1到5之间。
这是我的想法

iris %>% rowwise() %>%
  mutate(count = sum(if_any(contains("sepal", ignore.case = TRUE), 
                        .fns = ~ between(.x, 1, 5)))) %>%
  arrange(desc(count))

但是输出不是我想要的。

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species count
          <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <fct>   <int>
 1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa      1 # Should be 1
 2          4.9         3            1.4         0.2 setosa      1 # Should be 2
 3          4.7         3.2          1.3         0.2 setosa      1 # Should be 2
 4          4.6         3.1          1.5         0.2 setosa      1 # Should be 2
 5          5           3.6          1.4         0.2 setosa      1 # Should be 2
 6          5.4         3.9          1.7         0.4 setosa      1 # Should be 1
 7          4.6         3.4          1.4         0.3 setosa      1 # Should be 2
 8          5           3.4          1.5         0.2 setosa      1 # Should be 2
 9          4.4         2.9          1.4         0.2 setosa      1 # Should be 2
10          4.9         3.1          1.5         0.1 setosa      1 # Should be 2

我可以对这两列使用case_when或if_else，但 * 实际数据集的列要多得多。* 因此，我正在寻找一个dplyr解决方案，在该解决方案中，我不必键入所有列。