Question

根据last包中的dplyr函数，如果您想获取向量中的最后一个元素（NA除外），您只需引入na.omit即可。

library(dplyr)
x <- c(1:10,NA)
last(x)
# [1] NA
last(na.omit(x))
# [1] 10

我想为每个var1计算id的最后一个元素。以下是使用的数据框的示例。

id<-rep(c(1,2,3),c(3,2,2))
var1<-c(5,1,4,2,NA,NA,NA)
df<-data.frame(id,var1)
df
#   id var1
# 1  1    5
# 2  1    1
# 3  1    4
# 4  2    2
# 5  2   NA
# 6  3   NA
# 7  3   NA

请注意，id=1仅包含var1的数字，id=2包含一个数字和一个NA，而id=3仅包含NA个而且没有数字。我想获得以下内容：

df
#   id var1
# 1  1    4
# 2  1    4
# 3  1    4
# 4  2    2
# 5  2    2
# 6  3   NA
# 7  3   NA

这是我为实现我想要的目标而做的，但我收到了一个错误。

mutate(var1=ifelse(length(na.omit(var1))==0,NA,last(na.omit(var1))))
# Error: Unsupported vector type language

EDIT1 ：根据评论，上面的代码适用于dplyr 0.4.3，显然不适用于dplyr 0.5.0（在我的情况下）。另外，我想使用最后一个元素而不是具有最大值的元素。因此，我更改了数据框以使其更加通用。

EDIT2 ：我考虑过列出所有可能情况的数据框。三种情况，（1）所有数字，（2）数字+ NA和（3）所有NA。

Answer 1

我被要求解释我的解决方案，但实际上我并不完全理解为什么OP的解决方案不起作用。最初我认为这是由final TextView textView = (TextView) findViewById(R.id.text); final CharSequence text = textView.getText(); final SpannableStringBuilder spannableStringBuilder = new SpannableStringBuilder(text); final URLSpan[] spans = spannableStringBuilder.getSpans(0, text.length(), URLSpan.class); final URLSpan span = spans[0]; final int start = spannableStringBuilder.getSpanStart(span); final int end = spannableStringBuilder.getSpanEnd(span); final int flags = spannableStringBuilder.getSpanFlags(span); final ClickableSpan clickableSpan = new ClickableSpan() { public void onClick(View view) { Log.d(TAG, "Clicked: " + span.getURL()); } }; spannableStringBuilder.setSpan(clickableSpan, start, end, flags); spannableStringBuilder.removeSpan(span); textView.setText(spannableStringBuilder); textView.setLinksClickable(true); textView.setMovementMethod(LinkMovementMethod.getInstance());

返回的对象类引起的

na.omit

但后来我注意到> na.omit(var1) [1] 1 2 3 4 attr(,"na.action") [1] 5 attr(,"class") [1] "omit"（我认为nth只是它的包装）工作正常：

last

另一种方法是使用df %>% group_by(id) %>% mutate(var1=nth(na.omit(var1),-1L))而不是tail

last

或者像我最初那样创建一个新函数：

df %>% 
group_by(id) %>% 
mutate(var1=tail(na.omit(var1),1))

我只是对性能上的任何差异感到好奇，所以我检查了它们但我会说它们是等价的

aa <- function(x) last(na.omit(x))
df %>% group_by(id) %>% mutate(var1=aa(var1))

Answer 2

使用dplyr包，我们可以按每个id分组并获取每个id的最大值并替换为var1

library(dplyr)

    df <- df %>%
      group_by(id) %>%
      mutate(var1 = max(var1,na.rm=T))

    df
         id  var1
      <dbl> <int>
    1     1     3
    2     1     3
    3     1     3
    4     2     4
    5     2     4

Answer 3

我有类似的问题。这对我有用：

＆＃xA;＆＃xA;

  df％＆gt;％＆＃xA; group_by（id）％＆gt;％＆＃xA; mutate（missing = is.na（var1））％＆gt;％＆＃xA; mutate（var1 = ifelse（any（！missing），var1 [！missing] [length（var1 [！missing]）]，NA））＆＃xA;

＆＃xA;

在NA中使用mutate和last函数

3 个答案: