在 tibble 中将数据从右列移动到左列答案

【问题标题】：Moving data from right to left column in a tibble在 tibble 中将数据从右列移动到左列
【发布时间】：2018-12-17 23:23:05
【问题描述】：

我有一个关于诊断信息的小标题：

data <- tibble(
  id = c(1:10),
  diagnosis_1 = c("F32", "F431", "R58", "S32", "F11", NA, NA, "Y67", "F32", "Z032"),
  diagnosis_2 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, "G35", NA, NA, NA),
  diagnosis_3 = c("F40", NA, "R67", "F431", NA, "F60", "S58", "R68", "F11", NA),
  diagnosis_4 = c(NA, NA, "F65", NA, "F19", NA, NA, "F32", NA, NA)
)

作为清理过程的一部分，我删除了所有不符合特定标准的诊断（即不以字母 F、G 或 Z 开头）。使用以下代码：

data$diagnosis_1[str_sub(data$diagnosis_1, 1,1) %in% c("R", "S", "Y")] <- NA
data$diagnosis_2[str_sub(data$diagnosis_2, 1,1) %in% c("R", "S", "Y")] <- NA
data$diagnosis_3[str_sub(data$diagnosis_3, 1,1) %in% c("R", "S", "Y")] <- NA
data$diagnosis_4[str_sub(data$diagnosis_4, 1,1) %in% c("R", "S", "Y")] <- NA

以这个 tibble 结尾：

我现在需要将数据向左移动以从左到右填充列（即如果 diagnostic_2、diagnostics_3 或 diagnostic_4 有数据，则 diagnostic_1 不为空）。我试过使用 ifelse()，因为它是矢量化的，但我似乎无法让它与几个嵌套的 ifelse() 一起使用。

ifelse(is.na(data$diagnosis_1), data$diagnosis_2, data$diagnosis_1))

非常感谢所有建议。

编辑：添加预期输出：

【问题讨论】：

标签： r dplyr stringr

【解决方案1】：

使用 dplyr 和 tidyr。从宽到长重塑，排除"^RSY"和NA诊断，从长到宽重塑。

library(dplyr)
library(tidyr)

gather(data, key = "k", value = "v", -id) %>% 
  filter(!(grepl("^[R|S|Y]", v) | is.na(v))) %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(diagN = paste0("diagnosis_", row_number())) %>% 
  select(-k) %>% 
  spread(key = "diagN", value = "v") %>% 
  ungroup()

# # A tibble: 10 x 3
#       id diagnosis_1 diagnosis_2
#    <int> <chr>       <chr>      
#  1     1 F32         F40        
#  2     2 F431        NA         
#  3     3 F65         NA         
#  4     4 F431        NA         
#  5     5 F11         F19        
#  6     6 F60         NA         
#  7     7 G35         NA         
#  8     8 F32         NA         
#  9     9 F32         F11        
# 10    10 Z032        NA

【讨论】：

【解决方案2】：

我们首先将replace 以“R”、“S”或“Y”开头的值转换为NA，然后将非 NA 值左移。

data[-1] <- lapply(data[-1], function(x) replace(x, grepl("^[R|S|Y]", x), NA))  
data[] <- t(apply(data, 1, function(x) `length<-`(na.omit(x), length(x))))

data
# A tibble: 10 x 5
#     id diagnosis_1 diagnosis_2 diagnosis_3 diagnosis_4
#   <chr> <chr>       <chr>       <chr>       <chr>      
# 1 " 1"  F32         F40         NA          NA         
# 2 " 2"  F431        NA          NA          NA         
# 3 " 3"  F65         NA          NA          NA         
# 4 " 4"  F431        NA          NA          NA         
# 5 " 5"  F11         F19         NA          NA         
# 6 " 6"  F60         NA          NA          NA         
# 7 " 7"  G35         NA          NA          NA         
# 8 " 8"  F32         NA          NA          NA         
# 9 " 9"  F32         F11         NA          NA         
#10  10   Z032        NA          NA          NA

将非 NA 值向左移动取自 David 对 here 的回答。您也可以尝试任何其他方法来转移同一问题的值。

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以试试tidyverse

library(tidyverse)
data %>% 
  mutate_at(vars(starts_with("diagnosis")), funs(ifelse(str_sub(., 1, 1) %in% c("R", "S", "Y"), NA, .))) %>% 
  gather(k,v, -id) %>% 
  group_by(id) %>% 
  arrange(id) %>% 
  mutate(v=ifelse(k == "diagnosis_1", v[!is.na(v)][1], v)) %>% 
  spread(k, v)
# A tibble: 10 x 5
# Groups:   id [10]
      id diagnosis_1 diagnosis_2 diagnosis_3 diagnosis_4
   <int> <chr>       <chr>       <chr>       <chr>      
 1     1 F32         NA          F40         NA         
 2     2 F431        NA          NA          NA         
 3     3 F65         NA          NA          F65        
 4     4 F431        NA          F431        NA         
 5     5 F11         NA          NA          F19        
 6     6 F60         NA          F60         NA         
 7     7 G35         G35         NA          NA         
 8     8 F32         NA          NA          F32        
 9     9 F32         NA          F11         NA         
10    10 Z032        NA          NA          NA

由于不清楚 OP 想要什么（请参阅下面的讨论），您也可以尝试

data %>% 
  mutate_at(vars(starts_with("diagnosis")), funs(ifelse(str_sub(., 1, 1) %in% c("R", "S", "Y"), NA, .))) %>% 
  gather(k,v, -id) %>% 
  group_by(id) %>% 
  arrange(id) %>% 
  mutate(v=c(v[!is.na(v)], rep(NA, length(v) - length(v[!is.na(v)])))) %>% 
  spread(k, v)
# A tibble: 10 x 5
# Groups:   id [10]
      id diagnosis_1 diagnosis_2 diagnosis_3 diagnosis_4
   <int> <chr>       <chr>       <chr>       <chr>      
 1     1 F32         F40         NA          NA         
 2     2 F431        NA          NA          NA         
 3     3 F65         NA          NA          NA         
 4     4 F431        NA          NA          NA         
 5     5 F11         F19         NA          NA         
 6     6 F60         NA          NA          NA         
 7     7 G35         NA          NA          NA         
 8     8 F32         NA          NA          NA         
 9     9 F32         F11         NA          NA         
10    10 Z032        NA          NA          NA

【讨论】：

@RonakShah 他应该包括可重现的输出。只要我们不知道他到底想要什么。 ;)
@RonakShah IMO 他只想更新diagnosis_1 并保留其他列？！
@RonakShah 也包含了该解决方案。

【解决方案4】：

您可以将Reduce 与来自dplyr 的coalesce 一起使用，即

df$diagnosis_1 <- Reduce(dplyr::coalesce, df[-1])

#id diagnosis_1 diagnosis_2 diagnosis_3 diagnosis_4
#   <int> <chr>       <chr>       <chr>       <chr>      
# 1     1 F32         <NA>        F40         <NA>       
# 2     2 F431        <NA>        <NA>        <NA>       
# 3     3 F65         <NA>        <NA>        F65        
# 4     4 F431        <NA>        F431        <NA>       
# 5     5 F11         <NA>        <NA>        F19        
# 6     6 F60         <NA>        F60         <NA>       
# 7     7 G35         G35         <NA>        <NA>       
# 8     8 F32         <NA>        <NA>        F32        
# 9     9 F32         <NA>        F11         <NA>       
#10    10 Z032        <NA>        <NA>        <NA>

【讨论】：

【解决方案5】：

以下解决方案使用包dedupewider中的函数na_move。

library(dedupewider)

na_move(data) # 'right' direction is by default

#> # A tibble: 10 x 5
#>    id    diagnosis_1 diagnosis_2 diagnosis_3 diagnosis_4
#>  * <chr> <chr>       <chr>       <lgl>       <lgl>      
#>  1 1     F32         F40         NA          NA         
#>  2 2     F431        <NA>        NA          NA         
#>  3 3     F65         <NA>        NA          NA         
#>  4 4     F431        <NA>        NA          NA         
#>  5 5     F11         F19         NA          NA         
#>  6 6     F60         <NA>        NA          NA         
#>  7 7     G35         <NA>        NA          NA         
#>  8 8     F32         <NA>        NA          NA         
#>  9 9     F32         F11         NA          NA         
#> 10 10    Z032        <NA>        NA          NA

【讨论】：