合并列以删除 NA 但优先考虑特定替换

Question

我正在学习使用 this previous post 更新列数据。但是，是否有一个技巧可以指定哪一列应在发生冲突时提供最终更新值。例如，只要每行只有一个值，我就可以合并数据列：

data <- data.frame('a' = c('A','B','C','D','E'),
    'x' = c(NA,NA,3,NA,NA),
    'y' = c(1,2,NA,NA,NA),
    'z' = c(NA,NA,NA,4,5))
cbind.data.frame(data3[1], mycol=c(na.omit(c(t(data3[, -1])))))

在以下情况下，我如何强制值来自 newVal？

data <- data.frame('a' = c('A','B','C','D','E','F'),
                   'x' = c(NA,NA,NA,3,NA,NA),
                   'y' = c(1,2,8,NA,NA,NA),
                   'z' = c(99,NA,4,NA,4,5))

Answer 1

使用max.col和一些矩阵索引（指定采用哪个row/col组合）：

cbind(1:nrow(data), max.col(!is.na(data[-1]), "last"))
#     [,1] [,2]
#[1,]    1    3
#[2,]    2    2
#[3,]    3    3
#[4,]    4    1
#[5,]    5    3
#[6,]    6    3

data[-1][cbind(1:nrow(data), max.col(!is.na(data[-1]), "last"))]
#[1] 99  2  4  3  4  5

cbind(data[1], result=data[-1][cbind(1:nrow(data), max.col(!is.na(data[-1]), "last"))])
#  a result
#1 A     99
#2 B      2
#3 C      4
#4 D      3
#5 E      4
#6 F      5

如果您需要始终给予特定列优先权，请创建一个具有特定顺序的列的临时对象，然后对其进行处理：

tmp <- data[-1][c("z", setdiff(names(data[-1]), "z"))]
tmp[cbind(1:nrow(tmp), max.col(!is.na(tmp), "first"))]
#[1] 99  2  4  3  4  5

合并列以删除 NA 但优先考虑特定替换

Combine column to remove NA's yet prioritize specific replacements

r

overwrite

updates

dataframe