合并具有重复值和NA的行[不使用tidyverse]

时间:2019-03-21 14:58:58

标签: r aggregate

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numberNA(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")

2 个答案:

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