整洁的团队管理方式？

Question

我的问题如下：

我有一个tibble，我想用3种不同的情况来修改：

组中的所有值都是NA

• At，至少有一个值，但不是所有值都是NA。在本例中，用任意值替换0.5)

• None (例如：NA是NA

)

示例：(使用group_by ind)

    a1 = c(0.3,0.1,NA,0.7,0.2)
    a2 = rep(NA,5)
    a3 = c(0.1,0.3,0.5,0.7,0.8)
    tibble(ind = c(rep("A",5),rep("B",5),rep("C",5)),
       value = c(a1,a2,a3)

0.5,0.7,0.2)组A组段产c(0.3,0.1，A)

B组的片段应产生代表(NA，5)

组C段应保持不变

我尝试过使用if、ifelse和case_when语句，但我想我遗漏了一些非常明显的东西。所有的帮助都是感激的。

Answer 1

编辑：

尽管我知道有一种更简洁的方法，但这里有一种黑客的方法：

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(ind) %>% 
  mutate_if(is.logical, as.numeric) %>% 
  mutate(a1 = case_when(is.na(a1) & sum(is.na(a1)) < length(a1) ~ 0.5, TRUE ~ a1),
         a2 = case_when(is.na(a2) & sum(is.na(a2)) < length(a2) ~ 0.5, TRUE ~ a2),
         a3 = case_when(is.na(a3) & sum(is.na(a3)) < length(a3) ~ 0.5, TRUE ~ a3))

Edit2:以下是更简洁的方法

point_five <- function(x){
  x = case_when(is.na(x) & sum(is.na(x)) < length(x) ~ 0.5, TRUE ~ x)
}

df %>%
  group_by(ind) %>% 
  mutate_if(is.logical, as.numeric) %>% 
  mutate(across(.cols = c(a1:a3), ~ point_five(.)))

这使我们：

# A tibble: 5 x 4
# Groups:   ind [1]
  ind      a1    a2    a3
  <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 A       0.3    NA   0.1
2 A       0.1    NA   0.3
3 A       0.5    NA   0.5
4 A       0.7    NA   0.7
5 A       0.2    NA   0.8

如果我们有df2，包含ind的两个组，group_by将给我们：

   ind      a1    a2    a3
   <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
 1 A       0.3    NA   0.1
 2 A       0.5    NA   0.3
 3 A       0.5    NA   0.5
 4 A       0.7    NA   0.7
 5 A       0.2    NA   0.8
 6 B       0.5    NA   0.1
 7 B       0.5    NA   0.3
 8 B       0.5    NA   0.5
 9 B       0.5    NA   0.7
10 B       0.2    NA   0.8

df2

structure(list(ind = c("A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", 
"B", "B"), a1 = c(0.3, 0.5, NA, 0.7, 0.2, NA, 0.5, NA, NA, 0.2
), a2 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), a3 = c(0.1, 
0.3, 0.5, 0.7, 0.8, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.8)), row.names = c(NA, 
-10L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

Answer 2

一种使用case_when的方法

df %>%
  group_by(ind) %>%
  mutate(value2 = case_when(
    !all(is.na(value)) & is.na(value) ~ 0.5,
    TRUE ~ value
  ))


#-----

# A tibble: 15 x 3
# Groups:   ind [3]
   ind   value value2
   <chr> <dbl>  <dbl>
 1 A       0.3    0.3
 2 A       0.1    0.1
 3 A      NA      0.5
 4 A       0.7    0.7
 5 A       0.2    0.2
 6 B      NA     NA  
 7 B      NA     NA  
 8 B      NA     NA  
 9 B      NA     NA  
10 B      NA     NA  
11 C       0.1    0.1
12 C       0.3    0.3
13 C       0.5    0.5
14 C       0.7    0.7
15 C       0.8    0.8

示例数据

a1 = c(0.3,0.1,NA,0.7,0.2)
a2 = rep(NA,5)
a3 = c(0.1,0.3,0.5,0.7,0.8)
df <- tibble(ind = c(rep("A",5),rep("B",5),rep("C",5)),
             value = c(a1,a2,a3))