Question

我有一个包含4列的data.frame DT_new：

毕业（日期格式）
工作（日期格式）
已婚（日期格式）
Jumlah（双重格式）

样品：

 Graduated         Work      Married   Jumlah
2015-05-01   2015-05-02   2015-05-03       20
        NA   2015-05-02   2015-05-03       20
        NA           NA   2015-05-03       20
        NA   2015-05-02           NA       20

我需要在Jumlah或Graduated或Work

Married

当Graduated值不是NA时，请使用Graduated中的日期
当Graduated值为NA时，请使用Work或其他值 Married

格式化我想要的是：

     Dates   Total 
2015-05-01      10
2015-05-02      40
2015-05-03      30

我在R中尝试了aggregate with group by，但是只按1列（分级）进行了分组，例如：

DT_Totals = DT_Total %>%
  group_by(Graduated) %>%
  summarise(Total= sum(Jumlah)) %>%
  arrange(Graduated)

我该如何处理我的问题？

Answer 1

您需要先创建新列，然后将它们分组。

我得到的函数首先返回定义为：

的向量中的NA元素

first_not_na <- function(...) {
    Reduce(list(...), f=function(x,y) {
        x[is.na(x)] <- y[is.na(x)]
        x
    })
}

您可以按照以下方式使用

DT_new %>%
    group_by(Date = first_not_na(Graduated, Work, Married)) %>%
    summarise(Total = sum(Jumlah)) %>%
    arrange(Date)

或分为两步：

DT_new %>%
    mutate(Date = first_not_na(Graduated, Work, Married)) %>%
    group_by(Date) %>%
    summarise(Total = sum(Jumlah)) %>%
    arrange(Date)

Answer 2

只需使用ifelse创建新的日期列：

DT_new %>% 
  mutate(Date1 = ifelse(!is.na(Graduated), Graduated, ifelse(!is.na(Work), Work, Married))) %>% 
  group_by(Date1) %>%
  summarise(Total = sum(Jumlah)) %>%
  arrange(Date1)

更新

如果日期是数字（日期）类型：

DT_new %>% 
  mutate(Date1 = ifelse(!is.na(Graduated), Graduated, ifelse(!is.na(Work), Work, Married))) %>% 
  mutate(Date1 = as.Date(Date1, origin = "1970-01-01")) %>% 
  group_by(Date1) %>%
  summarise(Total = sum(Jumlah)) %>%
  arrange(Date1)

如何在R中的mutate函数中使用if else

2 个答案:

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