合并数据帧中的行，其中的行是不相交的并且包含NAs

Question

我有一个数据帧，它有两行：

| code | name  | v1 | v2 | v3 | v4 |
|------|-------|----|----|----|----|
| 345  | Yemen | NA | 2  | 3  | NA |
| 346  | Yemen | 4  | NA | NA | 5  |

有没有简单的方法来合并这两行？如果我将"346“中的"345”重命名，会不会让事情变得更简单？

Answer 1

您可以使用aggregate。假设您想要合并列name中具有相同值的行

aggregate(x=DF[c("v1","v2","v3","v4")], by=list(name=DF$name), min, na.rm = TRUE)
   name v1 v2 v3 v4
1 Yemen  4  2  3  5

这就像SQL SELECT name, min(v1) GROUP BY name。min函数是任意的，您也可以使用max或mean，所有这些函数都返回来自安娜的非NA值，如果是na.rm = TRUE，则返回非NA值。(如果R中有一个类似SQL的coalesce()函数，听起来会更好。)

但是，您应该首先检查给定name的所有非NA值是否都相同。例如，使用min和max运行aggregate并进行比较，或者使用range运行它。

最后，如果您有比v1-4多得多的变量，那么可以使用DF[,!(names(DF) %in% c("code","name"))]来定义列。

Answer 2

添加dplyr和data.table解决方案以确保完整性

使用 dplyr::coalesce()的

library(dplyr)

sum_NA <- function(x) {if (all(is.na(x))) x[NA_integer_] else sum(x, na.rm = TRUE)}

df %>% 
  group_by(name) %>% 
  summarise_all(sum_NA)
#> # A tibble: 1 x 6
#>   name   code    v1    v2    v3    v4
#>   <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Yemen   691     4     2     3     5

# Ref: https://stackoverflow.com/a/45515491
# Supply lists by splicing them into dots:
coalesce_by_column <- function(df) {
  return(dplyr::coalesce(!!! as.list(df)))
}

df %>% 
  group_by(name) %>% 
  summarise_all(coalesce_by_column)
#> # A tibble: 1 x 6
#>   name   code    v1    v2    v3    v4
#>   <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Yemen   345     4     2     3     5

使用 data.table的

# Ref: https://stackoverflow.com/q/28036294/
library(data.table)
setDT(df)[, lapply(.SD, na.omit), by = name]
#>     name code v1 v2 v3 v4
#> 1: Yemen  345  4  2  3  5
#> 2: Yemen  346  4  2  3  5

setDT(df)[, code := NULL][, lapply(.SD, na.omit), by = name]    
#>     name v1 v2 v3 v4
#> 1: Yemen  4  2  3  5

setDT(df)[, code := NULL][, lapply(.SD, sum_NA), by = name]
#>     name v1 v2 v3 v4
#> 1: Yemen  4  2  3  5