我有一个数据框,每个ID有多行。我想将这些行合并为每个ID获得1行,并合并可以是number
或NA
(我想忽略)的各个值。
我不确定是否可以在此处使用aggregate();通常,我希望将列(V1-V4)中的每个ID值设置为一个数字,如果存在的值不是NA
。
输入:
ID V1 V2 V3 V4
1 04C 6 NA NA 9
2 04C NA 9 NA 9
3 0F0 NA 5 NA 4
4 0F0 NA NA 7 4
5 0F0 NA 5 7 NA
6 167 8 NA NA NA
7 167 8 10 5 NA
8 167 8 10 NA NA
9 167 8 NA 5 NA
10 2D7 3 3 NA 1
输出:
ID V1 V2 V3 V4
1 04C 6 9 NA 9
2 0F0 NA 5 7 4
3 167 8 10 5 NA
4 2D7 3 3 NA 1
我想出了一个解决方案,很不幸,它很慢,但至少可以避免产生麻烦。
for(i in 2:nrow(df)) {
row0 <- df[i-1,1]
row1 <- df[i,1]
if (row0==row1) {
for(j in 2:5) {
if (is.na(df[i,j])) {
df[i,j] <- df[i-1,j]
}
}
df[i-1,1] <- "NA"
}
}
dfclean <- subset(df, V0!="NA")
答案 0 :(得分:1)
一种tidyverse
可能是:
df %>%
gather(var, val, -ID, na.rm = TRUE) %>%
group_by(ID, var) %>%
distinct(val) %>%
spread(var, val)
ID V1 V2 V3 V4
<chr> <int> <int> <int> <int>
1 04C 6 9 NA 9
2 0F0 NA 5 7 4
3 167 8 10 5 NA
4 2D7 3 3 NA 1
答案 1 :(得分:0)
也可以申请:
library(dplyr)
df %>%
group_by(ID) %>%
summarise_all(~ if (any(!is.na(.))) first(na.omit(.)) else NA)
输出:
# A tibble: 4 x 5
ID V1 V2 V3 V4
<fct> <int> <int> <int> <int>
1 04C 6 9 NA 9
2 0F0 NA 5 7 4
3 167 8 10 5 NA
4 2D7 3 3 NA 1