在这种情况下如何使用 str_c 处理 NA

Question

我刚才在这个问题上得到了帮助：

现在我需要考虑到一些键不能被“翻译”。所以在这种情况下，我希望 key1-4 应该被翻译成 code1-4。我希望它能够处理 key_code 翻译中不存在的键。如果我添加一个键码中缺少的键，比如 keyx，在某个已经存在另一个有效键值的地方，我可以过滤与 key_codes 连接时出现的 NA。但是如果我有一个只有 keyx 值的 id，那整行就会消失，我想保留它（例如它可以显示为 NA）。关于如何解决这个问题的任何想法？

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)

values = tibble(id = 1:4, values = c("key1;keyx", "key3;key4;key1", "key2;key1", "keyx"))
key_code = tibble(key = c("key1", "key2", "key3", "key4"), code = c("code1", "code2", "code3", "code4"))

values %>% 
  separate_rows(values) %>% 
  left_join(key_code, by = c("values" = "key")) %>% 
  group_by(id) %>%
  filter(!is.na(code)) %>% 
  summarise(code = str_c(code, collapse=";"))

Answer 1

我们可以使用 if/else 条件来检查 if 'code' 中的所有元素都是 NA，然后 return NA或 else 到 paste 非 NA 元素

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
values %>%
   separate_rows(values) %>% 
   left_join(key_code, by = c("values" = "key")) %>% 
   group_by(id) %>% 
   summarise(code = if(all(is.na(code))) NA_character_ else 
           str_c(str_replace_na(code, ""), collapse=";"), .groups = 'drop')

-输出

# A tibble: 4 x 2
#     id code             
#  <int> <chr>            
#1     1 code1;           
#2     2 code3;code4;code1
#3     3 code2;code1      
#4     4 <NA>

在这种情况下如何使用 str_c 处理 NA

How to handle NA with str_c in this case

r

stringr