Question

我正在尝试添加两列。我的数据框是这样的：

data <- data.frame(a = c(0,1,NA,0,NA,NA),
                   x = c(NA,NA,NA,NA,1,0),
                   t = c(NA,2,NA,NA,2,0))

我想添加一些像这样的列：

yep  <- cbind.data.frame( data$a, data$x, rowSums(data[,c(1, 2)], na.rm = TRUE))

但是输出看起来像这样：

> yep

      data$a  data$x   rowSums(data[,c(1, 2)], na.rm = TRUE)
  1        0      NA                                      0
  2        1      NA                                      1
  3       NA      NA                                      0
  4        0      NA                                      0
  5       NA       1                                      1
  6       NA       0                                      0

我想要一个这样的机会：

> yep

      data$a  data$x   rowSums(data[,c(1, 2)], na.rm = TRUE)
  1        0      NA                                      0
  2        1      NA                                      1
  3       NA      NA                                      NA
  4        0      NA                                      0
  5       NA       1                                      1
  6       NA       0                                      0

如果列仅包含NA值，我想保留NA值。

我该如何实现？

Answer 1

基本R：

data <- data.frame("a" = c(0,1,NA,0,NA,NA),
                   "x" = c(NA,NA,NA,NA,1,0),
                   "t" = c(NA,2,NA,NA,2,0)
)

yep <- cbind.data.frame( data$a, data$x, rs = rowSums(data[,c(1, 2)], na.rm = TRUE))
yep$rs[is.na(data$a) & is.na(data$x)] <- NA
yep

Answer 2

您可以尝试dplyr::coalesce

cbind.data.frame( data$a, data$x, dplyr::coalesce(data$a, data$x))
#  data$a data$x dplyr::coalesce(data$a, data$x)
#1      0     NA                               0
#2      1     NA                               1
#3     NA     NA                              NA
#4      0     NA                               0
#5     NA      1                               1
#6     NA      0                               0

Answer 3

基数R（ifelse）：

cbind(data$a,data$x,ifelse(is.na(data$a) & is.na(data$x),NA,rowSums(data[,1:2],na.rm = TRUE)))

如果要查找列名，则将cbind替换为cbind.data.frame

输出：

      [,1] [,2] [,3]
[1,]    0   NA    0
[2,]    1   NA    1
[3,]   NA   NA   NA
[4,]    0   NA    0
[5,]   NA    1    1
[6,]   NA    0    0

Answer 4

基本r ifelse

  data[['rowsum']]<-ifelse(is.na(data$a) & is.na(data$x),NA,ifelse(is.na(data$a),0,data$a)+ifelse(is.na(data$x),0,data$x))

     a  x  t rowsum
 1:  0 NA NA      0
 2:  1 NA  2      1
 3: NA NA NA     NA
 4:  0 NA NA      0
 5: NA  1  2      1
 6: NA  0  0      0

Answer 5

另一种基于R的方法。

如果行中的所有值均为NA，则返回NA，否则返回忽略NA的行之和。

#Select only the columns which we need
sub_df <- data[c("a", "x")]

sub_df$answer <- ifelse(rowSums(is.na(sub_df)) == ncol(sub_df), NA, 
                    rowSums(sub_df, na.rm = TRUE))

sub_df
#   a  x answer
#1  0 NA      0
#2  1 NA      1
#3 NA NA     NA
#4  0 NA      0
#5 NA  1      1
#6 NA  0      0

合并两列维护缺失值

5 个答案: