Question

我建立了与内部Teradata DB的连接。为了让您知道我的问题，我在下面提供了一个示例。

我想做的是按 my_date 过滤列，并按 my_key 缩小范围。

但是我想保留丢失的结果，但是过滤器会以某种方式将其丢弃到我的 my_result 中。目前，以下代码再次将其删除（如果不可用）。如@ zx8754注释中所述，我尝试将is.na(my_date)添加到过滤器中，但没有成功。我还尝试了is.empty，is.null，complete而不是collect。

任何帮助将不胜感激。

可重复测试

# Create my_df
my_key <- c(1, 2, 3,4)
my_date <- as.Date(c('2018-07-01','2018-08-01','2018-09-01','2018-09-01'))
my_df <- data.frame(my_date, my_key)

# Filter_mydf
my_result <- my_df %>% 
  select (my_date,my_key)%>%
  filter(between(my_date ,as.Date("2018-08-01"),as.Date("2018-09-01")),
         my_key %in% c(1,2,3))%>%
  collect()

my_result

my_date my_key
2018-08-01 2
2018-09-01 3

所需的my_result

my_date my_key
NA 1
2018-08-01 2
2018-09-01 3

Answer 1

如果日期不在日期之间，请将 my_date 设置为NA，然后过滤 my_key ：

# Create my_df
my_df <- data.frame(
  my_date = as.Date(c('2018-07-01','2018-08-01','2018-09-01','2018-09-01')),
  my_key = c(1, 2, 3, 4, 5))


library(dplyr)

my_df %>% 
  mutate(my_date = if_else(between(my_date, as.Date("2018-08-01"), as.Date("2018-09-01")) & 
                             my_key %in% c(1, 2, 3), my_date, as.Date(NA))) %>% 
  filter(my_key %in% c(1, 2, 3))

#      my_date my_key
# 1       <NA>      1
# 2 2018-08-01      2
# 3 2018-09-01      3

dplyr保持数据丢失

1 个答案: