处理条件列中的 NA

Question

我有一个数据框，比如df，想创建列来生成df2。

df <- data.frame(bind_cols(x = c('N', 'Y', 'N', 'Y', 'N'),
                   y = c(NA, 'N', 'Y', 'Y', 'N')))

df2 <- data.frame(bind_cols(x = c('N', 'Y', 'N', 'Y', 'N'),
                        y = c(NA, 'N', 'Y', 'Y', 'N'),
                        any = c('N', 'Y', 'Y', 'Y', 'N'),
                        both = c('N', 'N', 'N', 'Y', 'N')))

如果 x 和 y 中的一个或另一个或两者 == 'Y'，则新列 'any' 应该 = 'Y'。如果 x 和 y == 'Y'，则两者都应该 = 'Y'。我还没有想出如何处理第一行中的 NA 来制作 any = 'Y.' 我当前的策略如下，但在第 1 行 'any' 列中给出了 NA，我想到 = 'Y'。即使存在 NA 值，我如何更改代码以给出 Y 的结果？

df2 <- df %>% 
  mutate(any = case_when(x =='Y'|y=='Y' ~'Y',
                         x != 'Y' & y != 'Y' ~ 'N'),
                both = ifelse(x=='Y'& y=='Y', 'Y', 'N'))

Answer 1

您可以将基础 R 中的 any 和 all 函数与 na.rm = T 一起使用。它们都作用于向量，所以你需要在 mutate 之前添加 rowwise 这样你就把每一行的 x 和 y 值一起作为你的向量，而不是所有 x 个值和所有 y 个值。

library(tidyverse)

df %>%
    rowwise() %>%
    mutate(any = ifelse(any(x == "Y", y == "Y", na.rm = T), "Y", "N")) %>%
    mutate(both = ifelse(all(x == "Y", y == "Y", na.rm = T), "Y", "N"))
#> Source: local data frame [5 x 4]
#> Groups: <by row>
#> 
#> # A tibble: 5 x 4
#>   x     y     any   both 
#>   <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 N     <NA>  N     N    
#> 2 Y     N     Y     N    
#> 3 N     Y     Y     N    
#> 4 Y     Y     Y     Y    
#> 5 N     N     N     N

由 reprex package (v0.2.0) 创建于 2018-05-07。

Answer 2

您可以尝试 case_when 或 ifelse。使用 %in% 而不是 == 直接处理 NA 的

df %>% 
  mutate(any=case_when(x %in% "Y" | y %in% "Y" ~ "Y", TRUE ~ "N"),
         both=ifelse(x %in% "Y" & y %in% "Y", "Y", "N"))
  x    y any both
1 N <NA>   N    N
2 Y    N   Y    N
3 N    Y   Y    N
4 Y    Y   Y    Y
5 N    N   N    N

不需要rowwise。

处理条件列中的 NA

Deal with NAs in conditional column

conditional

r

dataframe

dplyr