結合柱與NA的

我有一個數據幀結合柱與NA的

data <- data.frame('a' = c('A','B','C','D','E'), 
       'x' = c(1,2,NA,NA,NA), 
       'y' = c(NA,NA,3,NA,NA), 
       'z' = c(NA,NA,NA,4,NA))

它看起來像這樣：

a x y z 
1 A 1 NA NA 
2 B 2 NA NA 
3 C NA 3 NA 
4 D NA NA 4 
5 E NA NA NA

我希望得到這樣的數據：

a N 
1 A 1 
2 B 2 
3 C 3 
4 D 4 
5 E NA

謝謝！

來源

2016-08-30 Allen Yu

這不是完全重複的，注意第5行，當所有行元素都是NA時，它仍然是NA。如果你按照你所鏈接的答案，那麼OP將失去該元素（第5行）。 –

好的，不是確切的。但足夠接近。 –

我可能會做類似'cbind（data [1]，N = data [-1] [cbind（1：nrow（data），max.col（！is.na（data [-1]）））] ）' –

你可能想嘗試這樣的：

> result <- apply(data[, -1], 1, function(x) ifelse(all(is.na(x)), NA, x[!is.na(x)])) 
> data.frame(a=data[,1], N=result) 
    a N 
1 A 1 
2 B 2 
3 C 3 
4 D 4 
5 E NA

來源

2016-08-30 21:27:09

一個dplyr解決方案使用3210。

library(dplyr) 

data %>% 
    mutate(N = coalesce(x, y, z)) %>% 
    select(a, N) 

    a N 
1 A 1 
2 B 2 
3 C 3 
4 D 4 
5 E NA

無需select與transmute：

data %>% 
    transmute(a, N = coalesce(x, y, z))

來源

2016-08-30 21:31:29 aosmith

或者'data％>％transmute（a，N = coalesce（x，y，z））' – alistaire

@alistaire我總是忘記'transmute'，好想法。 – aosmith

你也可以使用sql來輕鬆完成這個任務 - 'library（sqldf）; sqldf（「select a，coalesce（x，y，z）as N from data」）'例如。 – thelatemail

pmax似乎本身在這裏建議，這應該是基本快於大型數據相比，遍歷每一行：

do.call(pmax, c(data[c("x","y","z")],na.rm=TRUE)) 
#[1] 1 2 3 4 NA 

cbind(data["a"], N=do.call(pmax, c(data[c("x","y","z")],na.rm=TRUE))) 
# a N 
#1 A 1 
#2 B 2 
#3 C 3 
#4 D 4 
#5 E NA

來源

2016-08-31 00:16:33 thelatemail

結合柱與NA的

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