r - 将数据帧滞后 NA 的数量

Question

换句话说，我试图滞后一个看起来像这样的data.frame：

V1 V2 V3 V4 V5 V6 
1  1  1  1  1  1
2  2  2  2  2  NA
3  3  3  3  NA NA
4  4  4  NA NA NA
5  5  NA NA NA NA
6  NA NA NA NA NA

到看起来像这样的东西：

V1 V2 V3 V4 V5 V6 
1  NA NA NA NA NA
2  1  NA NA NA NA
3  2  1  NA NA NA
4  3  2  1  NA NA
5  4  3  2  1  NA
6  5  4  3  2  1

到目前为止，我使用了一个计算 NA 数量的函数，并尝试将 data.frame 中的每一列滞后于该列中相应的 NA 数量。

V1 <- c(1,2,3,4,5,6)
V2 <- c(1,2,3,4,5,NA)
V3 <- c(1,2,3,4,NA,NA)
V4 <- c(1,2,3,NA,NA,NA)
V5 <- c(1,2,NA,NA,NA,NA)
V6 <- c(1,NA,NA,NA,NA,NA)
mydata <- cbind(V1,V2,V3,V4,V5,V6)
na.count <- colSums(is.na(mydata))
lag.by <- function(mydata, na.count){lag(mydata, k = na.count)}
lagged.df <- apply(mydata, 2, lag.by) 

但是这段代码只是将整个 data.frame 滞后了一个...

Answer 1

一种选择是循环使用apply 的列并首先通过使用is.na 对NA 元素进行子集化来附加NA 元素，然后通过否定逻辑向量(is.na) 来附加非NA 元素

apply(mydata, 2, function(x) c(x[is.na(x)], x[!is.na(x)]))
#     V1 V2 V3 V4 V5 V6
#[1,]  1 NA NA NA NA NA
#[2,]  2  1 NA NA NA NA
#[3,]  3  2  1 NA NA NA
#[4,]  4  3  2  1 NA NA
#[5,]  5  4  3  2  1 NA
#[6,]  6  5  4  3  2  1

Answer 2

您可以像这样使用带有选项na.last = FALSE 的sort 函数：

编辑：

Akrun 的评论是有效的。如果值需要保持在 data.frame 中的顺序，那么 Akrun 的答案是最好的。排序将按从低到高的顺序排列所有内容，NA 在前面。

library(purrr)
map_df(mydata, sort, na.last = FALSE)
# A tibble: 6 x 6
     V1    V2    V3    V4    V5    V6
  <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1     1    NA    NA    NA    NA    NA
2     2     1    NA    NA    NA    NA
3     3     2     1    NA    NA    NA
4     4     3     2     1    NA    NA
5     5     4     3     2     1    NA
6     6     5     4     3     2     1

或申请：

apply(mydata, 2, sort , na.last = FALSE)
     V1 V2 V3 V4 V5 V6
[1,]  1 NA NA NA NA NA
[2,]  2  1 NA NA NA NA
[3,]  3  2  1 NA NA NA
[4,]  4  3  2  1 NA NA
[5,]  5  4  3  2  1 NA
[6,]  6  5  4  3  2  1

edit2：

正如尼科洛所说。 order 可以保留变量的顺序。

mydata[,3] <- c(4, 3, 1, 2, NA, NA)
map_df(mydata, function(x) x[order(!is.na(x))])
# A tibble: 6 x 6
     V1    V2    V3    V4    V5    V6
  <int> <int> <dbl> <int> <int> <int>
1     1    NA    NA    NA    NA    NA
2     2     1    NA    NA    NA    NA
3     3     2     4    NA    NA    NA
4     4     3     3     1    NA    NA
5     5     4     1     2     1    NA
6     6     5     2     3     2     1