Question

R编码非常新，我一直在尝试使用dplyr中的group_by格式化/合并df中的行。但是，我还没到那儿。

这是我的数据表的简化。前三个条目共享相同的id，最后两个条目共享相同的id。

ID                   Assay1  Assay2  Assay3  Assay4  Assay5
13,12 Months,<=-65C  12      NA      NA      NA      NA
13,12 Months,<=-65C  NA      11      NA      NA      NA
13,12 Months,<=-65C  NA      NA      33      NA      NA
09,06 Months,<=-65C  112     NA      NA      NA      NA
09,06 Months,<=-65C  NA      115     NA      NA      NA

我想实现以下目标：

ID                   Assay1  Assay2  Assay3  Assay4  Assay5
13,12 Months,<=-65C  12      11      33      NA      NA
09,06 Months,<=-65C  112     115     NA      NA      NA

这样，AssayValueX中的值每个唯一ID合并为一行。我已经使用了group_by总结，但我不想要总结......我想要一个新的df与合并的行！如果其他功能更适合实现这一目标，请告诉我。

Answer 1

您可以使用dplyr和zoo

df %>%
    group_by(ID) %>%
    mutate_each(funs(na.locf(., na.rm = FALSE, fromLast = FALSE)))%>%filter(row_number()==n())


ID                   Assay1  Assay2  Assay3  Assay4  Assay5
13,12 Months,<=-65C  12      11      33      NA      NA
09,06 Months,<=-65C  112     115     NA      NA      NA

修改

为你添加问题

数据：

ID Assay1 Assay2 Assay3 Assay4 Assay5 1 13,12 Months,<=-65C 12 13 NA NA NA 2 13,12 Months,<=-65C 11 11 999 NA NA 3 13,12 Months,<=-65C NA NA 33 NA NA 4 09,06 Months,<=-65C 112 NA NA NA NA 5 09,06 Months,<=-65C NA 115 NA NA NA

<强>解决方案

df=df %>% group_by(ID) %>% summarise_all(funs(toString(na.omit(.)))) df[df=='']=NA > df ID Assay1 Assay2 Assay3 Assay4 Assay5 <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> 1 09,06 Months,<=-65C 112 115 <NA> <NA> <NA> 2 13,12 Months,<=-65C 12, 11 13, 11 999, 33 <NA> <NA>

Answer 2

这是一个tidyr解决方案。对于您的示例数据，没有Assay4和Assay5数据，因为它们是NA，但它应该与您的实际数据一起使用。基本上，理由是gather数据，删除NA并再次spread。

library(tidyr)
df%>%
  gather(Assay, value,-ID)%>% 
  filter(!is.na(value))%>% 
  spread(Assay,value)

                   ID Assay1 Assay2 Assay3
1 09,06 Months,<=-65C    112    115     NA
2 13,12 Months,<=-65C     12     11     33

数据

df <- read.table(text="ID Assay1 Assay2 Assay3 Assay4 Assay5 '13,12 Months,<=-65C' 12 NA NA NA NA '13,12 Months,<=-65C' NA 11 NA NA NA '13,12 Months,<=-65C' NA NA 33 NA NA '09,06 Months,<=-65C' 112 NA NA NA NA '09,06 Months,<=-65C' NA 115 NA NA NA", header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE)

Answer 3

通过dplyr，

的另一种可能的解决方案

library(dplyr)

df %>% 
  group_by(ID) %>%  
  summarise_all(funs(sum(., na.rm = TRUE))) %>% 
  mutate_all(funs(replace(., . == 0, NA)))

# A tibble: 2 x 6
#                   ID Assay1 Assay2 Assay3 Assay4 Assay5
#               <fctr>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int>
#1 09,06_Months,<=-65C    112    115     NA     NA     NA
#2 13,12_Months,<=-65C     12     11     33     NA     NA

使用group_by合并行并填充空位置？

3 个答案: