Question

我有一个由多个案例组成的数据集，这些案例标记为1或NA。我试图找出一种方法来返回每个案例中不是NA的最高编号的邮票。

以下是一些示例数据：

checked radios

我想找出一种方法来返回一个包含列的数据框：＆＃34; case1＆＃34;，＆＃34; case2＆＃34;，＆＃34; case3＆＃34; ，＆＃34; case4＆＃34;，＆＃34; case5＆＃34; AND＆＃34; STAMP_5＆＃34;，＆＃34; STAMP_2＆＃34;，＆＃34; STAMP_4＆＃34;，＆＃34; STAMP_5＆＃34;，＆＃34; STAMP_2＆＃34;在这种情况下。

Answer 1

以下是max.col，is.na和names的方法。 max.col找到每行具有最大值的列。在这里，我们为它提供is.na的值，该值为TRUE或FALSE，并使用ties.method =“last”来获取最终的非NA值。此职位用于索引names(dat)。

data.frame(PIN=dat$PIN,
           stamp=names(dat)[-1][max.col(!is.na(dat[-1]), ties.method="last")])
    PIN   stamp
1 case1 STAMP_5
2 case2 STAMP_2
3 case3 STAMP_4
4 case4 STAMP_5
5 case5 STAMP_2

如果您有一个包含NA的整行，max.col将返回该行的最终位置（静默失败？）。返回NA而不是该位置的一种方法是使用NA和取幂的技巧。在这里，我们通过行apply查找具有any行的任何NA行，这些行至少有一个非NA值返回FALSE（或0）。

data.frame(PIN=dat$PIN,
           stamp=names(dat)[-1][
                max.col(!is.na(dat[-1]), ties.method="last") * NA^!rowSums(!is.na(dat[-1]))])

在弗兰克提出建议后，我从applyapply(dat[-1], 1, function(x) all(is.na(x)))切换到!rowSums(!is.na(dat[-1]))。这应该比apply快得多。

Answer 2

将dplyr与melt（来自reshape）

一起使用

dat=melt(dat)
dat=na.omit(dat)
dat%>%group_by(PIN)%>%slice(n())

# A tibble: 5 x 3
# Groups:   PIN [5]
     PIN variable value
  <fctr>   <fctr> <dbl>
1  case1  STAMP_5     1
2  case2  STAMP_2     1
3  case3  STAMP_4     1
4  case4  STAMP_5     1
5  case5  STAMP_2     1

Answer 3

基础R

temp = cbind(NA, data[-1])
temp = temp * col(temp)
data.frame(PIN = data$PIN,
           STAMP = names(temp)[max.col(m = replace(temp, is.na(temp), 0),
                                       ties.method = "first")])
#    PIN   STAMP
#1 case1 STAMP_5
#2 case2 STAMP_2
#3 case3 STAMP_4
#4 case4 STAMP_5
#5 case5 STAMP_2

返回最大编号的数据帧列，该列不是NA

3 个答案: