使用索引位置比较两列

Question

我有一种情况，我必须比较数据框中的两列。条件是Field1列具有一组值。 Field2列的值很少，其余均为NA。还有另一列称为Field3。因此，这里的工作是将Field1的值与Field2进行比较。比较条件如下。

1. 如果Field1在Field2中具有对应的行。复制Field2的行值。 例如位置和地点。所以，我必须复制地方。

2. 如果Field1没有相应的Field2值。然后比较Field1 与Field3。将Field3的值复制到Field2。

请提出解决方法。

dft <- data.frame(Field1 = c("Location","Time","Date","Problem"), 
          Field2 = c("Place","Balance","NA","NA"),
          Field3 = c("NA","NA","Pay","NA"))

Answer 1

如果我正确理解了问题，则您尝试用NA中的值替换Field2中的Field3，并替换NA中的Field3使用Field2中的值。假设每次观察总是存在一个NA和一个Field2或Field3中的字符串，则可以使用dplyr的coalesce进行合并：

library(dplyr)
mutate(df, Field4 = coalesce(Field2, Field3))

#### OUTPUT ####

    Field1  Field2 Field3  Field4
1 Location   Place   <NA>   Place
2     Time Balance   <NA> Balance
3     Date    <NA>    Pay     Pay
4  Problem    <NA>  Check   Check

只需确保您的NA确实是NA，而不是"NA"这样的字符串。例如，将该数据框中的值与您提供给我们的数据框进行比较。另外，请确保您的变量包含字符串而不是因素：

df <- data.frame(Field1 = c("Location","Time","Date","Problem"), 
                  Field2 = c("Place","Balance", NA, NA),
                  Field3 = c(NA, NA, "Pay","Check"), stringsAsFactors = F)

注意 ：我替换了一个NA以匹配图像中的数据框，即c("NA","NA","Pay","NA")为{{1 }}。