从多个选定列创建新列(结果为最小值或 NA)

create new column (with outcome min or NA) from multiple selected columns

我的数据有很多列和主题,但为了更简单地说明,假设我有 7 个主题,其中 3 个 variables/columns 称为 x1、x2 和 x3(值范围从 1 到 3 和 NA)。在我想要的分析中,重要的是我实际上调用了我想使用的列(因为我不能只在我的分析中使用整个数据框,因为那里有更多 variables/columns)

>data <- data.frame(‘id’=c(1,2,3,4,5,6,7), ‘x1’=c(1,2,2,NA,3,3,1), ‘x2’=c(NA,3,1,NA,2,3,2), ‘x3’=c(NA,2,NA,NA,3,NA,1)
    id  x1  x2  x3
    1   1   NA  NA
    2   2   3   2
    3   2   1   NA
    4   NA  NA  NA
    5   3   2   NA
    6   3   3   NA
    7   1   2   1

x1 x2和x3的class为数值。 除此之外,我想创建一个名为“x4”的 variable/column : - 给我最少的行 x1、x2 和 x3。

-如果x1,x2,x3一行有NA,则NA忽略。

-如果它们都是 NA,我希望结果是 NA。 (不是 Inf,这是它现在对我的代码所做的)

-如果有两个最小的数字相同,则只显示这两个中的任何一个。所以像这样:

>data <- data.frame(‘id’=c(1,2,3,4,5,6,7), ‘x1’=c(1,2,2,NA,3,3,1), ‘x2’=c(NA,3,1,NA,2,3,2), ‘x3’=c(NA,2,NA,NA,3,NA,1), ‘x4’=c(1,2,1,NA,2,3,1)
    id  x1  x2  x3  x4
    1   1   NA  NA  1
    2   2   3   2   2
    3   2   1   NA  1
    4   NA  NA  NA  NA  
    5   3   2   NA  2
    6   3   3   NA  3
    7   1   2   1   1

我设法找到了一个非常相似的问题,我基本上可以解决它:

data$x4 <- apply(data[ c("x1","x2","x3")],1, FUN=min, na.rm = TRUE )

我现在遇到的问题是,在所有 NA 的情况下(所以 ID 号为 4),我的结果不是 NA,而是 'Inf'。

问题 1:我怎样才能让它变成 NA 而不是 Inf?之后我当然可以这样做:

is.na(数据$x4) <- 应用(数据$x4, is.infinite)

但我想知道是否有一个很好的方法可以在 with/inside 之前的代码中做到这一点?

此外,与其使用 sapply 和内部 FUNction min,我还想尝试以如下方式使用代码:问题 2: 正在使用下面的其他代码可能吗?

data$x4 <- min(data[ c("x1","x2","x3")],1 , na.rm = TRUE)

为此 x4 每次都得到结果“1”。我猜它只是显示了整列的最低数字 (1)?我不明白为什么。我已经在使用“,1”但没有帮助。

我希望有人能帮助我(r 和 Whosebug 新手),谢谢!

您可以在调用 min 之前测试是否所有 NA,例如:

apply(data[, c("x1","x2","x3")], 1, function(x)
  if(all(is.na(x))) NA else min(x, na.rm=TRUE))
#[1]  1  2  1 NA  2  3  1

min(data[, c("x1","x2","x3")],1 , na.rm = TRUE) 给出 1data[, c("x1","x2","x3")] 中的最小值。

您正在寻找 pmin 函数,该函数 returns 输入值的(常规或平行)最小值。以下是使用 pmin 的两种方法:

df$minIget <- do.call(pmin, c(df[,-1], na.rm = TRUE)) # Approch1: using do.call

df %>% rowwise() %>% mutate(minIget = pmin(x1, x2,x3,na.rm = T))# Approch2: using tidyverse. 

输出:

 A tibble: 7 x 5
# Rowwise: 
     id    x1    x2    x3 minIget
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>   <dbl>
1     1     1    NA    NA       1
2     2     2     3     2       2
3     3     2     1    NA       1
4     4    NA    NA    NA      NA
5     5     3     2     3       2
6     6     3     3    NA       3
7     7     1     2     1       1