Question

我正在尝试通过Hadley Wickham的R for Data Science工作，并且在以下问题上遇到了问题：“你怎么能使用arrange（）对所有缺失的值进行排序？（提示：使用是.na（））“我正在使用 nycflights13 包中包含的航班数据集。鉴于arrange（）将所有未知值排序到数据框的底部，我不确定如何在所有变量的缺失值中执行相反的操作。我意识到这个问题可以用基本的R代码来回答，但我特别感兴趣的是如何使用dplyr以及对arrange（）和is.na（）函数的调用来完成。感谢。

Answer 1

我们可以用desc包装它以在开始时获取缺失值

flights %>% 
    arrange(desc(is.na(dep_time)),
           desc(is.na(dep_delay)),
           desc(is.na(arr_time)), 
           desc(is.na(arr_delay)),
           desc(is.na(tailnum)),
           desc(is.na(air_time)))

NA值仅在基于

的变量中找到

names(flights)[colSums(is.na(flights)) >0]
#[1] "dep_time"  "dep_delay" "arr_time"  "arr_delay" "tailnum"   "air_time"

我们也可以使用NSE arrange_

，而不是一次传递每个变量名

nm1 <- paste0("desc(is.na(", names(flights)[colSums(is.na(flights)) >0], "))")

r1 <- flights %>%
        arrange_(.dots = nm1) 

r1 %>%
   head()
#year month   day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time arr_delay carrier flight tailnum
#  <int> <int> <int>    <int>          <int>     <dbl>    <int>          <int>     <dbl>   <chr>  <int>   <chr>
#1  2013     1     2       NA           1545        NA       NA           1910        NA      AA    133    <NA>
#2  2013     1     2       NA           1601        NA       NA           1735        NA      UA    623    <NA>
#3  2013     1     3       NA            857        NA       NA           1209        NA      UA    714    <NA>
#4  2013     1     3       NA            645        NA       NA            952        NA      UA    719    <NA>
#5  2013     1     4       NA            845        NA       NA           1015        NA      9E   3405    <NA>
#6  2013     1     4       NA           1830        NA       NA           2044        NA      9E   3716    <NA>
#Variables not shown: origin <chr>, dest <chr>, air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>,
#  time_hour <time>.

更新

使用较新版本的tidyverse（dplyr_0.7.3，rlang_0.1.2），我们还可以使用arrange_at，arrange_all，arrange_if

nm1 <- names(flights)[colSums(is.na(flights)) >0]
r2 <- flights %>% 
          arrange_at(vars(nm1), funs(desc(is.na(.))))

或使用arrange_if

f <- rlang::as_function(~ any(is.na(.)))
r3 <- flights %>% 
          arrange_if(f, funs(desc(is.na(.))))


identical(r1, r2)
#[1] TRUE

identical(r1, r3)
#[1] TRUE

Answer 2

以下按行NA s：

的数量按降序排列行

flights %>% 
    arrange(desc(rowSums(is.na(.))))

    # A tibble: 336,776 × 19
    year month   day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
   <int> <int> <int>    <int>          <int>     <dbl>    <int>          <int>
1   2013     1     2       NA           1545        NA       NA           1910
2   2013     1     2       NA           1601        NA       NA           1735
3   2013     1     3       NA            857        NA       NA           1209
4   2013     1     3       NA            645        NA       NA            952
5   2013     1     4       NA            845        NA       NA           1015
6   2013     1     4       NA           1830        NA       NA           2044
7   2013     1     5       NA            840        NA       NA           1001
8   2013     1     7       NA            820        NA       NA            958
9   2013     1     8       NA           1645        NA       NA           1838
10  2013     1     9       NA            755        NA       NA           1012
# ... with 336,766 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>, carrier <chr>,
#   flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>, air_time <dbl>,
#   distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>

Answer 3

尝试最简单的方式，他刚给你看的：

arrange(flights, desc(is.na(dep_time)))

其他不错的快捷方式：

arrange(flights, !is.na(dep_time))

或

arrange(flights, -is.na(dep_time))

Answer 4

@akrun解决方案运行正常。但是，arrange_已弃用主动词的SE版本。为了避免它，我们可以使用eval

nmf <- names(flights)[colSums(is.na(flights)) > 0]
rules = paste0("!is.na(", nmf, ")")
rc <- paste(rules, collapse = ",")
arce <-  paste("arrange(flights," , rc , ")")
expr <- parse(text = arce)
ret <- eval(expr)

dplyr arrange（）函数按缺失值排序

4 个答案:

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