dplyr :: coalesce、ただし複数行の場合
Aug 21 2020
いくつかのメタデータとさまざまな測定値のセットを含むデータフレームのリストを出力するコードがいくつかあります。メタデータが同じである単一の行にNA値を「押しつぶす」ことにより、データフレームのリストを処理し、単一のデータフレームを返すことができる必要があります。できればdplyr関数を使いたいです。
複数のタイプの結合、bind_rows、bind_cols（次に重複を削除）、合体関数（有望に見えましたが、複数ではなく1つの行でのみ機能します）を試しました。
データ入力は非常に可変であり、測定数が異なります。
私が始めているものの例：
dfs <- list(
df1 = tibble(
exp = "EXP1",
stage = "Stage1",
section = rep(101:105, each = 2),
meas1 = c(29L, 30L, 20L, 23L, 25L, 28L, 21L, 26L, 24L, 22L)
),
df2 = tibble(
exp = "EXP1",
stage = "Stage1",
section = 101:105,
meas2 = 30:34
),
df3 = tibble(
exp = "EXP1",
stage = "Stage2",
section = 101:105,
meas2 = 40:44
)
)
$df1 # A tibble: 10 x 4 exp stage section meas1 <chr> <chr> <int> <int> 1 EXP1 Stage1 101 29 2 EXP1 Stage1 101 30 3 EXP1 Stage1 102 20 4 EXP1 Stage1 102 23 5 EXP1 Stage1 103 25 6 EXP1 Stage1 103 28 7 EXP1 Stage1 104 21 8 EXP1 Stage1 104 26 9 EXP1 Stage1 105 24 10 EXP1 Stage1 105 22 $df2
# A tibble: 5 x 4
exp stage section meas2
<chr> <chr> <int> <int>
1 EXP1 Stage1 101 30
2 EXP1 Stage1 102 31
3 EXP1 Stage1 103 32
4 EXP1 Stage1 104 33
5 EXP1 Stage1 105 34
$df3
# A tibble: 5 x 4
exp stage section meas2
<chr> <chr> <int> <int>
1 EXP1 Stage2 101 40
2 EXP1 Stage2 102 41
3 EXP1 Stage2 103 42
4 EXP1 Stage2 104 43
5 EXP1 Stage2 105 44
私が終わらせたいと思っていることの例：
result <- tibble(
exp = "EXP1",
stage = c(rep('Stage1', 10), rep('Stage2', 5)),
section = c(rep(101:105, each = 2), 101:105),
meas1 = c(c(29L, 30L, 20L, 23L, 25L, 28L, 21L, 26L, 24L, 22L), rep(NA_real_, 5)),
meas2 = c(30, NA_real_, 31, NA_real_, 32, NA_real_, 33, NA_real_, 34, NA_real_, 40:44)
)
# A tibble: 15 x 5
exp stage section meas1 meas2
<chr> <chr> <int> <dbl> <dbl>
1 EXP1 Stage1 101 29 30
2 EXP1 Stage1 101 30 NA
3 EXP1 Stage1 102 20 31
4 EXP1 Stage1 102 23 NA
5 EXP1 Stage1 103 25 32
6 EXP1 Stage1 103 28 NA
7 EXP1 Stage1 104 21 33
8 EXP1 Stage1 104 26 NA
9 EXP1 Stage1 105 24 34
10 EXP1 Stage1 105 22 NA
11 EXP1 Stage2 101 NA 40
12 EXP1 Stage2 102 NA 41
13 EXP1 Stage2 103 NA 42
14 EXP1 Stage2 104 NA 43
15 EXP1 Stage2 105 NA 44
あなたが私に与えることができるどんな助けにも感謝します。数年のRプログラミングの後、これがSOに関する私の最初の質問です。私はいつもSOを使ってそれを理解することができました。
回答
1 akrun Aug 21 2020 at 03:43
要素bind_rowsをバインドしてからlist、操作によってグループ化するために使用できます
library(dplyr)
bind_rows(dfs) %>%
group_by(exp, stage, section) %>%
summarise(across(everything(), ~ if(all(is.na(.))) NA_integer_
else na.omit(.)))