分组到所需数量的组

Question

我有一个这样的数据框： ID是主键，Apples是这个人拥有的苹果数量。

ID	Apples
E1	10
E2	5
E3	NA
E4	5
E5	8
E6	12
E7	NA
E8	4
E9	NA
E10	8

我想将 NA 和非 NA 值分成 2 个单独的组，并计算每个组的数量。我尝试了正常的 group_by()，但它没有给我想要的输出。

Fruits %>% group_by(Apples) %>% summarize(n())

Apples    n()
<dbl>    <int>
 4         1            
 5         2            
 8         2            
 10        1            
 12        1            
 NA        3

我想要的输出：

Apples    n()
<dbl>    <int>
 non-NA    7                    
 NA        3

Answer 1

我们可以使用 group_by 为 NA 和 non-NA 创建一个组，我们也可以将其作为一个因素，以便我们可以在同一步骤中更改标签。然后，获取每个组的观察次数。

library(dplyr)

df %>% 
  group_by(grp = factor(is.na(Apples), labels=c("non-NA", "NA"))) %>% 
  summarise(`n()`= n())

#  grp     `n()`
#  <fct>  <int>
#1 non-NA     7
#2 NA         3

或者在 base R 中，我们可以使用 colSums:

data.frame(Apples = c("non-NA", "NA"), n = c(colSums(!is.na(df))[2], colSums(is.na(df))[2]), row.names = NULL)

数据

df <- structure(list(ID = c("E1", "E2", "E3", "E4", "E5", "E6", "E7", 
"E8", "E9", "E10"), Apples = c(10L, 5L, NA, 5L, 8L, 12L, NA, 
4L, NA, 8L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -10L))

Answer 2

在base R中，这可以用table在逻辑向量

上完成

table(!is.na(df1$Apples))

分组到所需数量的组

Grouping into desired number of groups

grouping

group-by

r

data-manipulation

dataframe