Plusieurs façon de faire, à vous de choisir celle qui vous plait le plus 🙂

Fabriquons un petit jeu de données auquel nous souhaitons ajouter une colonne contenant le nombre ne NA sur chacune des lignes.

library(tidyverse)
dataset <- tribble(~a,~b,~c,
        1,NA,NA,
        NA,NA,NA,
        1,2,3,
        NA,3,NA
)

A l'ancienne

dataset$nb <- apply(dataset, MARGIN = 1, function(x){sum(is.na(x))})

avec du pmap et du mutate

dataset %&gt;% mutate(nb = pmap(.,function(a,b,c){sum(is.na(a),is.na(b),is.na(c))}),
             nb= unlist(nb))

Mais c’est dommage de devoir spécifier a, b et c.

donc simplifions : 

dataset %&gt;% 
  mutate(nb = pmap_dbl(., function(...){sum(is.na(c(...)))}))

Cela reste à mon goût un peu trop verbeux

Avec rowSums

dataset %&gt;% mutate(nb = rowSums(is.na(.)))

ça c’est propre et efficace

En utilisant le package {naniar} (coucou @colin ) (qui habille rowSums)

dataset %&gt;% naniar::add_n_miss()

En espérant que cela vous soit utile.