Question

我正在试图找出巩固数据框架的最佳方法，而我似乎遇到了障碍。如何将这两行合并，以便迈克尔的试用和购买日期位于同一行？

         **user**    | **trial_date**  | **purchase_date**
         Michael     |   01-02-2016    |      NA 
         Michael     |      NA         |   02-15-2016

Answer 1

您可以使用spread中的gather和tidyr函数来删除NAs，首先将两列收集到一列中，然后在组合数据中过滤NA列，然后将它们传播回去。

df %>%
  group_by(user) %>% 
  gather("type", "date", trial_date, purchase_date) %>% 
  filter(!is.na(date)) %>%
  spread(type, date)


#      user purchase_date trial_date
# *  <fctr>         <chr>      <chr>
# 1 Michael    02-15-2016 02-15-2016

Answer 2

在user对数据框进行分组后，您可以从每列中获取第一个非NA值，如果所有元素都是NA，.[!is.na(.)]将返回NULL，并使用[1]强制转换为NA索引：

df %>% group_by(user) %>% summarise_all(funs(.[!is.na(.)][1]))

# A tibble: 1 × 3
#     user trial_date purchase_date
#   <fctr>     <fctr>        <fctr>
#1 Michael 01-02-2016    02-15-2016

操纵数据框，以便每个人在一行中具有所有相关值

2 个答案: