R中有没有基于条件合并行的方法？

ct3nt3jp 于 2022-12-20 发布在其他

关注(0)|答案(3)|浏览(115)

我有这样一个 Dataframe ，其中每个cod_user在每个月都有一个存在（1）或不存在（0），我希望将各行中的值合并到一个单独的行中，用于收集所有值的每个cod_user。

# A tibble: 24 × 5
   cod_user   ene   feb   mar   abr
   <chr>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1 ES7823       1    NA    NA    NA
 2 AR3442       1    NA    NA    NA
 3 CO9382       1    NA    NA    NA
 4 ES5611       1    NA    NA    NA
 5 IT9982       1    NA    NA    NA
 6 PT6628       1    NA    NA    NA
 7 ES7823      NA     1    NA    NA
 8 AR3442      NA     1    NA    NA
 9 CO9382      NA     0    NA    NA
10 ES5611      NA     1    NA    NA
11 IT9982      NA     1    NA    NA
12 PT6628      NA     0    NA    NA
13 ES7823      NA    NA     1    NA
14 AR3442      NA    NA     1    NA
15 CO9382      NA    NA     0    NA
16 ES5611      NA    NA     1    NA
17 IT9982      NA    NA     0    NA
18 PT6628      NA    NA     0    NA
19 ES7823      NA    NA    NA     0
20 AR3442      NA    NA    NA     1
21 CO9382      NA    NA    NA     0
22 ES5611      NA    NA    NA     1
23 IT9982      NA    NA    NA     0
24 PT6628      NA    NA    NA     0

我希望输出如下所示：

cod_user   ene   feb   mar   abr
  <chr>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 ES7823       1     1     1     0
2 AR3442       1     1     1     1
3 CO9382       1     0     0     0

有人能帮帮我吗？谢谢。

来源：https://stackoverflow.com/questions/74840306/is-there-a-way-in-r-to-merge-rows-based-on-condition

3条答案

按热度按时间

yacmzcpb1#

将数据重新整形为长格式，去掉NA的并重新整形回宽格式。

suppressPackageStartupMessages({
  library(dplyr)
  library(tidyr)
})

df1 %>%
  pivot_longer(-cod_user) %>%
  drop_na() %>%
  pivot_wider(cod_user)
#> # A tibble: 6 × 5
#>   cod_user   ene   feb   mar   abr
#>   <chr>    <int> <int> <int> <int>
#> 1 ES7823       1     1     1     0
#> 2 AR3442       1     1     1     1
#> 3 CO9382       1     0     0     0
#> 4 ES5611       1     1     1     1
#> 5 IT9982       1     1     0     0
#> 6 PT6628       1     0     0     0

创建于2022年12月18日，使用reprex v2.0.2

数据

df1 <- "cod_user   ene   feb   mar   abr
 1 ES7823       1    NA    NA    NA
 2 AR3442       1    NA    NA    NA
 3 CO9382       1    NA    NA    NA
 4 ES5611       1    NA    NA    NA
 5 IT9982       1    NA    NA    NA
 6 PT6628       1    NA    NA    NA
 7 ES7823      NA     1    NA    NA
 8 AR3442      NA     1    NA    NA
 9 CO9382      NA     0    NA    NA
10 ES5611      NA     1    NA    NA
11 IT9982      NA     1    NA    NA
12 PT6628      NA     0    NA    NA
13 ES7823      NA    NA     1    NA
14 AR3442      NA    NA     1    NA
15 CO9382      NA    NA     0    NA
16 ES5611      NA    NA     1    NA
17 IT9982      NA    NA     0    NA
18 PT6628      NA    NA     0    NA
19 ES7823      NA    NA    NA     0
20 AR3442      NA    NA    NA     1
21 CO9382      NA    NA    NA     0
22 ES5611      NA    NA    NA     1
23 IT9982      NA    NA    NA     0
24 PT6628      NA    NA    NA     0"
df1 <- read.table(textConnection(df1), header = TRUE)

创建于2022年12月18日，使用reprex v2.0.2

赞(0）回复(0）举报 2022-12-20

xkftehaa2#

下面是一个替代方法：

library(dplyr)

coalesce_by_column <- function(df) {
  return(dplyr::coalesce(!!! as.list(df)))
}

df1 %>%
  group_by(cod_user) %>% 
  summarise(across(everything(), coalesce_by_column))

cod_user   ene   feb   mar   abr
  <chr>    <int> <int> <int> <int>
1 AR3442       1     1     1     1
2 CO9382       1     0     0     0
3 ES5611       1     1     1     1
4 ES7823       1     1     1     0
5 IT9982       1     1     0     0
6 PT6628       1     0     0     0

赞(0）回复(0）举报 2022-12-20

8yparm6h3#

我们可以使用max

library(dplyr)
df1 %>% 
  group_by(cod_user) %>% 
  summarise(across(everything(), ~ max(.x, na.rm = TRUE)), .groups = 'drop')

输出

# A tibble: 6 × 5
  cod_user   ene   feb   mar   abr
  <chr>    <int> <int> <int> <int>
1 AR3442       1     1     1     1
2 CO9382       1     0     0     0
3 ES5611       1     1     1     1
4 ES7823       1     1     1     0
5 IT9982       1     1     0     0
6 PT6628       1     0     0     0

数据

df1 <- structure(list(cod_user = c("ES7823", "AR3442", "CO9382", "ES5611", 
"IT9982", "PT6628", "ES7823", "AR3442", "CO9382", "ES5611", "IT9982", 
"PT6628", "ES7823", "AR3442", "CO9382", "ES5611", "IT9982", "PT6628", 
"ES7823", "AR3442", "CO9382", "ES5611", "IT9982", "PT6628"), 
    ene = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), feb = c(NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), mar = c(NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA), abr = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0L, 1L, 0L, 1L, 
    0L, 0L)), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3", 
"4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", 
"16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24"))

赞(0）回复(0）举报 2022-12-20

我来回答

R中有没有基于条件合并行的方法？

3条答案

数据

数据

相关问题

热门标签

最新问答