R删除数据框中的重复条目,并保持行数较少的NAs和零

时间:2014-09-30 10:06:24

标签: r

我想重复删除我从另一个生成的data.frame 我的代码库的一部分,没有能力知道的顺序 列和行。 data.frame有一些我想要比较的列 复制,AB,但我想选择 要保留其他包含较少NAs和零的行 数据框中的列,CDE

tc=
 'Id  B   A   C  D  E
   1  62  12  0  NA  NA
   2  12  62  1  1  1                  
   3  2   62  1  1  1
   4  62  12  1  1  1
   5  55  23  0  0  0      '

df =read.table(textConnection(tc),header=T)

我可以使用duplicated,但因为我无法控制的顺序 我的数据帧到来的列和行,我需要一种方法来获取 具有较少NAs和零的唯一值。

这将在示例中起作用,但如果传入的data.frame则不会 有不同的顺序:

df[!duplicated(data.frame(A=df$A,B=df$B),fromLast=TRUE),]
  Id  B  A C D E
2  2 12 62 1 1 1
3  3  2 62 1 1 1
4  4 62 12 1 1 1
5  5 55 23 0 0 0

有什么想法吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:4)

这是一种基于计算有效值和重新排序数据框的方法。

首先,计算NA0C列中的DE

rs <- rowSums(is.na(df[c("C", "D", "E")]) | !df[c("C", "D", "E")])
# [1] 3 0 0 0 3

其次,按AB和新变量排序数据框:

df_ordered <- df[order(df$A, df$B, rs), ]
#   Id  B  A C  D  E
# 4  4 62 12 1  1  1
# 1  1 62 12 0 NA NA
# 5  5 55 23 0  0  0
# 3  3  2 62 1  1  1
# 2  2 12 62 1  1  1

现在,您可以删除重复的行并保持行的有效值最多。

df_ordered[!duplicated(df_ordered[c("A", "B")]), ]
#   Id  B  A C D E
# 2  2 12 62 1 1 1
# 3  3  2 62 1 1 1
# 4  4 62 12 1 1 1
# 5  5 55 23 0 0 0