Question

我有一个NBA比赛数据库。为了使数据库整洁，我尝试使用两列（team1，team2）并将它们合并为一列。由于数据的性质，这两列中只有一个字符数据。因此，将它们合并在一起不会损害数据完整性。

我仍然掌握函数的功能，所以这是我尝试的无效的方法：

for(i in nrow(NBA_Clutch$Washington[i])) { 
  if is.na(NBA_Clutch$Washington[i] == FALSE) { 
    print(NBA_Clutch$Washington[i]) 
  } else { 
    print(NBA_Clutch$Cleveland[i]) 
  } 
}

Answer 1

您不需要for循环。您可以使用dplyr::coalesce

NBA_Clutch %>% mutate(WA_CL= coalesce(Washington, Cleveland))

或在base中：

NBA_Clutch$WA_CL <- na.omit(unlist(NBA_Clutch[,c("Washington", "Cleveland")]))

Answer 2

使用ifelse函数：

NBA_Clutch$newColumn = ifelse( !is.na(NBA_Clutch$Washington, 
                               NBA_Clutch$Washington, 
                               NBA_Clutch$Cleveland)

ifelse函数适用于矢量，其用法如下： ifelse( condition, true case, false case)

如果要使用for循环，请进行以下更改：

for(i in 1:nrow(NBA_Clutch)) {

Answer 3

R中的此类工作完全不需要for循环。在这种情况下，您可以整体使用该列：

NBA_Clutch$newcolumn <- NBA_Clutch$Washington
NBA_Clutch$newcolumn[is.na(NBA_Clutch$newcolumn)] <- NBA_Clutch$Cleveland[is.na(NBA_Clutch$newcolumn)]

如果您仍然想使用for循环，我们可以做一些与您已有的类似的事情：

NBA_Clutch$newcolumn <- NBA_Clutch$Washington

for (i in 1:nrow(NBA_Clutch)) { 
  if (is.na(NBA_Clutch$Washington[i])) {
      NBA_Clutch$newcolumn[i] <- NBA_Clutch$Cleveland[i]
  } else { 
      NBA_Clutch$newcolumn[i] <- NBA_Clutch$Washington[i]
  } 
}

循环以合并具有非重叠NA的列中的数据

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