文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布
社区首页 >问答首页 >获取R中最新可用数据的年份

问获取R中最新可用数据的年份
EN

Stack Overflow用户
提问于 2019-12-05 10:16:55
回答 3查看 67关注 0票数 0

我想得到关于每个国家(Iso3)、指标(Gho_id)、性别(性别)、居住类型(地点)的最新可用数据的年份。数据存储在"gho_value“中。我的数据集看起来如下：

代码语言：javascript
复制
# A tibble: 16 x 6
   iso3  gho_id sex   location  year gho_value
   <chr> <chr>  <chr> <chr>    <dbl>     <dbl>
 1 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2000      28.6
 2 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2001      28.8
 3 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2002      29  
 4 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2003      29.2
 5 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2004      29.4
 6 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2005      29.5
 7 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2006      29.7
 8 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2007      29.8
 9 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2008      29.9
10 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2009      30.1
11 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2010      30.2
12 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2011      30.3
13 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2012      30.4
14 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2013      30.5
15 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2014      NA
16 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2015      NA

我想要这样做：

代码语言：javascript
复制
# A tibble: 16 x 7
   iso3  gho_id sex   location  year gho_value last_year
   <chr> <chr>  <chr> <chr>    <dbl>     <dbl>     <dbl>
 1 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2000      28.6      2013
 2 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2001      28.8      2013
 3 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2002      29        2013
 4 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2003      29.2      2013
 5 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2004      29.4      2013
 6 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2005      29.5      2013
 7 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2006      29.7      2013
 8 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2007      29.8      2013
 9 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2008      29.9      2013
10 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2009      30.1      2013
11 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2010      30.2      2013
12 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2011      30.3      2013
13 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2012      30.4      2013
14 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2013      30.5      2013
15 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2014      NA        2013
16 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2015      NA        2013

我试过使用tidyverse包(dpylr)，并这样做了：

代码语言：javascript
复制
ungho2 <- left_join(ungho,
            ungho %>%
            arrange(iso3,gho_id,sex,location,year) %>%
            group_by(iso3,gho_id,sex,location) %>%
            filter(!(is.na(gho_value))) %>%
            mutate(latest_year_gho = last(year)) %>%
            ungroup(iso3,gho_id,sex,location))

我的问题是，我得到了这个(当我使用left_join时得到的是NA而不是2013年)：

代码语言：javascript
复制
# A tibble: 16 x 7
   iso3  gho_id sex   location  year gho_value last_year
   <chr> <chr>  <chr> <chr>    <dbl>     <dbl>     <dbl>
 1 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2000      28.6      2013
 2 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2001      28.8      2013
 3 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2002      29        2013
 4 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2003      29.2      2013
 5 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2004      29.4      2013
 6 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2005      29.5      2013
 7 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2006      29.7      2013
 8 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2007      29.8      2013
 9 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2008      29.9      2013
10 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2009      30.1      2013
11 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2010      30.2      2013
12 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2011      30.3      2013
13 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2012      30.4      2013
14 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2013      30.5      2013
15 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2014      NA        NA
16 AFG   BP_04  FMLE  <NA>      2015      NA        NA

我能做什么？

非常感谢您的帮助！

r
dplyr
EN

回答 3

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-12-05 12:21:36

既然您已经在使用dplyr，下面是一个简单的解决方案：

代码语言：javascript
复制
df <- data.frame(iso3 = rep("AFG", 16),
          gho_id = rep("BP04", 16),
          sex = rep("FMLE", 16),
          location = rep(NA, 16),
          year = seq.int(2000, 2015),
          gho_value = as.numeric(c(28.6, 28.8, 29, 29.2, 29.4, 29.5, 29.7, 29.8,
                                   29.9, 30.1, 30.2, 30.3, 30.4, 30.5, NA, NA)))


library(dplyr)
df %>%
  # Group by the variables you wanted to
  group_by(iso3, gho_id, sex, location) %>%
  # Get the max year when `gho_value` is not NA for each group defined above
  mutate(last_year = max(year[!is.na(gho_value)]))
票数 1
EN

Stack Overflow用户

发布于 2019-12-05 10:54:11

R基解决方案：

代码语言：javascript
复制
df <- data.frame(do.call("rbind", lapply(split(df, paste0(df$iso3, df$gho_id, df$sex, df$location)),

       function(x){x$last_year <- max(x$year[!(is.na(x$gho_value))]); return(x)})), row.names = NULL)

Tidyverse解决方案(当整个系列都是NA时处理案例)：

代码语言：javascript
复制
require(dplyr)

df %>%

  group_by(iso3, gho_id, sex, location) %>%

  mutate(last_year = ifelse(all(is.na(gho_value)), NA, max(year[!is.na(gho_value)]))) %>% 

  ungroup()

数据：

代码语言：javascript
复制
df <- data.frame(iso3 = rep("AFG", 16),

          gho_id = rep("BP04", 16),

          sex = rep("FMLE", 16),

          location = rep(NA, 16),

          year = seq.int(2000, 2015),

          gho_value = as.numeric(c(28.6, 28.8, 29, 29.2, 29.4, 29.5, 29.7, 29.8,
                         29.9, 30.1, 30.2, 30.3, 30.4, 30.5, NA, NA)))
票数 0
EN

Stack Overflow用户

发布于 2019-12-05 11:03:26

使用base R，我想下面的代码可能会有所帮助(假设df是数据的data.frame )

代码语言：javascript
复制
df$last_year <- df$year[tail(which(rowSums(!is.na(df[-4]))==ncol(df[-1])),1)]

这给

代码语言：javascript
复制
> df
   iso3 gho_id  sex location year gho_value last_year
1   AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2000      28.6      2013
2   AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2001      28.8      2013
3   AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2002      29.0      2013
4   AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2003      29.2      2013
5   AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2004      29.4      2013
6   AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2005      29.5      2013
7   AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2006      29.7      2013
8   AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2007      29.8      2013
9   AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2008      29.9      2013
10  AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2009      30.1      2013
11  AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2010      30.2      2013
12  AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2011      30.3      2013
13  AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2012      30.4      2013
14  AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2013      30.5      2013
15  AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2014        NA      2013
16  AFG  BP_04 FMLE     <NA> 2015        NA      2013

数据

代码语言：javascript
复制
df <- structure(list(iso3 = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
                                        1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "AFG", class = "factor"), 
                     gho_id = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
                                          1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "BP_04", class = "factor"), 
                     sex = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
                                       1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "FMLE", class = "factor"), 
                     location = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
                                            1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "<NA>", class = "factor"), 
                     year = 2000:2015, gho_value = c(28.6, 28.8, 29, 29.2, 29.4, 
                                                     29.5, 29.7, 29.8, 29.9, 30.1, 30.2, 30.3, 30.4, 30.5, NA, 
                                                     NA)), row.names = c(NA, -16L), class = "data.frame")
票数 0
EN
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/59192876

复制
相关文章

相似问题

领券

腾讯云开发者

扫码关注腾讯云开发者

扫码关注腾讯云开发者

领取腾讯云代金券

热门产品

热门推荐

更多推荐

Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有 

深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 |  京ICP备11018762号

问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档