从多个选定的列创建新列（带有结果最小值或 NA）

Question

我的数据有很多列和主题，但为了更简单地说明，假设我有 7 个主题，有 3 个变量/列，称为 x1、x2 和 x3（值范围从 1 到 3 和 NAs）。在我想要的分析中，重要的是我实际上调用了我想要使用的列（因为我不能只在分析中使用整个数据框，因为那里有更多变量/列）

>data <- data.frame(‘id’=c(1,2,3,4,5,6,7), ‘x1’=c(1,2,2,NA,3,3,1), ‘x2’=c(NA,3,1,NA,2,3,2), ‘x3’=c(NA,2,NA,NA,3,NA,1)
    id  x1  x2  x3
    1   1   NA  NA
    2   2   3   2
    3   2   1   NA
    4   NA  NA  NA
    5   3   2   NA
    6   3   3   NA
    7   1   2   1

x1 x2 和 x3 的类是数字的。 除此之外，我想创建一个名为“x4”的变量/列： - 给了我最少的行数 x1、x2 和 x3。

-如果在 x1,x2,x3 的行中存在 NA，则应忽略 NA。

-但是，如果他们都是 NA，我希望结果是 NA。 （不是 Inf，这就是它现在对我的代码所做的）

-如果有两个相同的最小数字，则只显示这两个中的任何一个。像这样：

>data <- data.frame(‘id’=c(1,2,3,4,5,6,7), ‘x1’=c(1,2,2,NA,3,3,1), ‘x2’=c(NA,3,1,NA,2,3,2), ‘x3’=c(NA,2,NA,NA,3,NA,1), ‘x4’=c(1,2,1,NA,2,3,1)
    id  x1  x2  x3  x4
    1   1   NA  NA  1
    2   2   3   2   2
    3   2   1   NA  1
    4   NA  NA  NA  NA  
    5   3   2   NA  2
    6   3   3   NA  3
    7   1   2   1   1

我设法找到了一个非常相似的问题，而且我基本上可以让它工作：min for each row with dataframe in R

data$x4

我现在遇到的问题是，对于所有 NA（所以 id 编号为 4），我的结果不是 NA，而是“Inf”。

问题 1：我怎样才能使它成为 NA 而不是 Inf？之后我当然可以这样做：

is.na(data$x4)

但我想知道是否有一种很好的方法可以在之前的代码中/在之前的代码中做到这一点？

另外，除了使用 sapply 和内部 FUNction min 之外，我还想尝试以如下方式使其与代码一起使用：问题 2： 正在使用以下其他代码?

data$x4

因为这个 x4 每次都会得到结果“1”。我猜它只是显示了整列的最低数字（1）？我不明白为什么。我已经在使用 ',1' 但没有帮助。

我希望有人可以帮助我（r 和 stackoverflow 新手），谢谢！

Answer 1

您可以在调用min 之前测试是否全部为NA，例如：

apply(data[, c("x1","x2","x3")], 1, function(x)
  if(all(is.na(x))) NA else min(x, na.rm=TRUE))
#[1]  1  2  1 NA  2  3  1

min(data[, c("x1","x2","x3")],1 , na.rm = TRUE) 为您提供1 和data[, c("x1","x2","x3")] 中的最小值。

Answer 2

您正在寻找pmin 函数，它返回输入值的（常规或并行）最小值。以下是使用 pmin 的两种方法：

df$minIget <- do.call(pmin, c(df[,-1], na.rm = TRUE)) # Approch1: using do.call

df %>% rowwise() %>% mutate(minIget = pmin(x1, x2,x3,na.rm = T))# Approch2: using tidyverse. 

输出：

 A tibble: 7 x 5
# Rowwise: 
     id    x1    x2    x3 minIget
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>   <dbl>
1     1     1    NA    NA       1
2     2     2     3     2       2
3     3     2     1    NA       1
4     4    NA    NA    NA      NA
5     5     3     2     3       2
6     6     3     3    NA       3
7     7     1     2     1       1