如何创建一个函数来创建一个包含组合观察值的列

How to make a function that creates a column with combined observations

我显然是数据清理的新手,而且我在清理调查导出时遇到了问题。这是我的数据框在原始形式下的样子。

Var1          Colname1  Colname2  Colname3  Var2
Observation1  NA        NA        Val1      Val_1
Observation2  NA        Val2      NA        Val_1
Observation3  Val3      NA        NA        Val_1
Observation4  Val4      Val5      NA        Val_2
Observation5  NA        NA        Val6      Val_2

我希望将我的数据清理成如下所示:

Var1         SubVar1 Var2
Observation1 Val1    Val_1
Observation2 Val2    Val_1
Observation3 Val3    Val_1
Observation4 Val4    Val_2
Observation4 Val5    Val_2
Observation5 Val6    Val_2

我已尝试删除 NA 值:

df1 <- na.omit(c(Colname1, Colname2, Colname3))

问题是它会删除所有行,因为每一行都有一个 NA。我还尝试连接这些值,然后使用 separate_rows() 函数,但这只适用于一列中只有一个值的观察结果。对于在多个列中包含值的观察(请参阅观察 4),这将不起作用。

感谢你们提供的任何帮助!

试试,

data %>% mutate(SubVar1 = coalesce(Colname1,Colname2,Colname3)) %>%
         select(Var1, SubVar1, Var2)

我会认为这是从宽到长的枢轴(重塑)操作:

library(dplyr)
library(tidyr)

data %>%
  pivot_longer(cols = Colname1:Colname3, values_to = "SubVar1") %>%
  filter(!is.na(SubVar1)) %>%
  select(Var1, SubVar1, Var2)
# # A tibble: 6 × 3
#   Var1         SubVar1 Var2 
#   <chr>        <chr>   <chr>
# 1 Observation1 Val1    Val_1
# 2 Observation2 Val2    Val_1
# 3 Observation3 Val3    Val_1
# 4 Observation4 Val4    Val_2
# 5 Observation4 Val5    Val_2
# 6 Observation5 Val6    Val_2

要了解发生了什么,运行 第一行,然后是第一行和第二行,然后是第一行、第二行和第三行,等等。请参阅 ?pivot_longer 以了解其他几个选项以指定哪个要转换的列 - 您可以明确命名,使用 names_pattern = "Colname" 之类的名称模式,或者像我上面那样使用 Colname1:Colname3 到 select 连续列。

我们可以通过 row/column 索引以矢量化方式使用 base R。对列名为'Colname'的列进行子集化,然后用max.colcbind行序列得到每一行的非NA元素的列索引,提取对应的元素并创建新 data.frame

i1 <- startsWith(names(df1), "Colname")
data.frame(df1['Var1'], SubVar1 = df1[i1][cbind(seq_len(nrow(df1)), 
      max.col(!is.na(df1[i1]), "first"))], df1['Var2'])
          Var1 SubVar1  Var2
1 Observation1    Val1 Val_1
2 Observation2    Val2 Val_1
3 Observation3    Val3 Val_1
4 Observation4    Val4 Val_2
5 Observation5    Val6 Val_2

数据

df1 <- structure(list(Var1 = c("Observation1", "Observation2", "Observation3", 
"Observation4", "Observation5"), Colname1 = c(NA, NA, "Val3", 
"Val4", NA), Colname2 = c(NA, "Val2", NA, "Val5", NA), Colname3 = c("Val1", 
NA, NA, NA, "Val6"), Var2 = c("Val_1", "Val_1", "Val_1", "Val_2", 
"Val_2")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))