处理条件列中的 NA答案

【问题标题】：Deal with NAs in conditional column处理条件列中的 NA
【发布时间】：2018-10-17 09:39:20
【问题描述】：

我有一个df等数据框，想创建列生成df2。

df <- data.frame(bind_cols(x = c('N', 'Y', 'N', 'Y', 'N'),
                   y = c(NA, 'N', 'Y', 'Y', 'N')))

df2 <- data.frame(bind_cols(x = c('N', 'Y', 'N', 'Y', 'N'),
                        y = c(NA, 'N', 'Y', 'Y', 'N'),
                        any = c('N', 'Y', 'Y', 'Y', 'N'),
                        both = c('N', 'N', 'N', 'Y', 'N')))

如果 x 和 y 中的一个或另一个或两者都 == 'Y'，则新列 'any' 应该 = 'Y'。如果 x 和 y == 'Y'，则两者都应该 ='Y'。我还没有弄清楚如何处理第一行中的 NA 以使 any = 'Y'。我目前的策略如下，但在第 1 行“任何”列中给出了 NA，我想在其中 =“Y”。即使有 NA 值，如何更改代码以给出 Y 的结果？

df2 <- df %>% 
  mutate(any = case_when(x =='Y'|y=='Y' ~'Y',
                         x != 'Y' & y != 'Y' ~ 'N'),
                both = ifelse(x=='Y'& y=='Y', 'Y', 'N'))

【问题讨论】：

标签： r dataframe dplyr conditional

【解决方案1】：

您可以将基础 R 中的 any 和 all 函数与 na.rm = T 一起使用。它们都作用于向量，因此您需要在 mutates 之前添加 rowwise，以便将每行的 x 和 y 值一起视为向量，而不是所有 x 值和所有 @ 987654330@ 值。

library(tidyverse)

df %>%
    rowwise() %>%
    mutate(any = ifelse(any(x == "Y", y == "Y", na.rm = T), "Y", "N")) %>%
    mutate(both = ifelse(all(x == "Y", y == "Y", na.rm = T), "Y", "N"))
#> Source: local data frame [5 x 4]
#> Groups: <by row>
#> 
#> # A tibble: 5 x 4
#>   x     y     any   both 
#>   <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 N     <NA>  N     N    
#> 2 Y     N     Y     N    
#> 3 N     Y     Y     N    
#> 4 Y     Y     Y     Y    
#> 5 N     N     N     N

由reprex package (v0.2.0) 于 2018 年 5 月 7 日创建。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以尝试case_when 或ifelse。直接使用%in% 而不是== 处理NA的

df %>% 
  mutate(any=case_when(x %in% "Y" | y %in% "Y" ~ "Y", TRUE ~ "N"),
         both=ifelse(x %in% "Y" & y %in% "Y", "Y", "N"))
  x    y any both
1 N <NA>   N    N
2 Y    N   Y    N
3 N    Y   Y    N
4 Y    Y   Y    Y
5 N    N   N    N

不需要rowwise。

【讨论】：

谢谢。你能解释为什么 == 和 %in% 的行为不同吗？
@user42485 请查看?match。 %in% 从不返回 NA 使其在 if 条件下特别有用。