Question

我有这样的数据框

0     weekday day month year hour basal bolus carb period.h
1    Tuesday  01    03 2016  0.0  0.25    NA   NA        0
2    Tuesday  01    03 2016 10.9    NA    NA   67       10
3    Tuesday  01    03 2016 10.9    NA  4.15   NA       10
4    Tuesday  01    03 2016 12.0  0.30    NA   NA       12
5    Tuesday  01    03 2016 17.0  0.50    NA   NA       17
6    Tuesday  01    03 2016 17.6    NA    NA   33       17
7    Tuesday  01    03 2016 17.6    NA  1.35   NA       17
8    Tuesday  01    03 2016 18.6    NA    NA   44       18
9    Tuesday  01    03 2016 18.6    NA  1.80   NA       18
10   Tuesday  01    03 2016 18.9    NA    NA   17       18
11   Tuesday  01    03 2016 18.9    NA  0.70   NA       18
12   Tuesday  01    03 2016 22.0  0.40    NA   NA       22
13 Wednesday  02    03 2016  0.0  0.25    NA   NA        0
14 Wednesday  02    03 2016  9.7    NA    NA   39        9
15 Wednesday  02    03 2016  9.7    NA  2.65   NA        9
16 Wednesday  02    03 2016 11.2    NA    NA   13       11
17 Wednesday  02    03 2016 11.2    NA  0.30   NA       11
18 Wednesday  02    03 2016 12.0  0.30    NA   NA       12
19 Wednesday  02    03 2016 12.0    NA    NA   16       12
20 Wednesday  02    03 2016 12.0    NA  0.65   NA       12

如果你看第2行和第3行，你会发现它们完全符合同一天的情况。时间：仅对于第2行，“碳水化合物”不是NA，“推注”不是NA（这些是关于糖尿病的数据）。

我想将这些行合并为一行：

2    Tuesday  01    03 2016 10.9    NA    NA   67       10
3    Tuesday  01    03 2016 10.9    NA  4.15   NA       10

- ＆GT;

2    Tuesday  01    03 2016 10.9    NA    4.15   67       10

我当然可以在每一行上做一个残酷的双循环，但我寻找一种更聪明，更快捷的方式。

Answer 1

您可以在此处按公共标识符列weekday, day, month, year, hour, period.h对数据框进行分组，然后对要合并的其余列中的第一个元素进行排序和排序，默认情况下sort()函数将删除{ {1}}在要排序的向量中，因此每个组中的每列都会得到非NA元素;如果列中的所有元素均为NA，则NA将返回NA：

sort(col)[1]

而不是library(dplyr) df %>% group_by(weekday, day, month, year, hour, period.h) %>% summarise_all(funs(sort(.)[1])) # weekday day month year hour period.h basal bolus carb # <fctr> <int> <int> <int> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <int> # 1 Tuesday 1 3 2016 0.0 0 0.25 NA NA # 2 Tuesday 1 3 2016 10.9 10 NA 4.15 67 # 3 Tuesday 1 3 2016 12.0 12 0.30 NA NA # 4 Tuesday 1 3 2016 17.0 17 0.50 NA NA # 5 Tuesday 1 3 2016 17.6 17 NA 1.35 33 # 6 Tuesday 1 3 2016 18.6 18 NA 1.80 44 # 7 Tuesday 1 3 2016 18.9 18 NA 0.70 17 # 8 Tuesday 1 3 2016 22.0 22 0.40 NA NA # 9 Wednesday 2 3 2016 0.0 0 0.25 NA NA # 10 Wednesday 2 3 2016 9.7 9 NA 2.65 39 # 11 Wednesday 2 3 2016 11.2 11 NA 0.30 13 # 12 Wednesday 2 3 2016 12.0 12 0.30 0.65 16，这里使用的更合适的函数可能是sort()：

na.omit()

将数据帧的互补行与R合并

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