合并行并删除 NA答案

【问题标题】：Combine rows and remove NA's合并行并删除 NA
【发布时间】：2017-11-18 03:20:43
【问题描述】：

我有一个这样的数据框：

idx  type  val1 val2 val3 val4 val5 val6
1    a     0.2   NA   NA   NA   NA   NA
2    a     0.3   NA   NA   NA   NA   NA 
3    a     0.2   NA   NA   NA   NA   NA
4    a     NA    0.3  NA   NA   NA   NA 
5    a     NA    0.5  NA   NA   NA   NA
6    a     NA    0.2  NA   NA   NA   NA
7    a     NA    NA   0.2  NA   NA   NA
8    a     NA    NA   0.5  NA   NA   NA
9    a     NA    NA   0.4  NA   NA   NA
10   a     NA    NA   NA   0.4  NA   NA
11   a     NA    NA   NA   0.6  NA   NA
12   a     NA    NA   NA   0.6  NA   NA
.
. 
.
34   b     NA    NA   NA   NA   NA   0.6
35   b     NA    NA   NA   NA   NA   0.4
36   b     NA    NA   NA   NA   NA   0.3

我想合并行并删除 NA。所以这就是我想要实现的目标：

idx  type  val1 val2 val3 val4 val5 val6
1    a     0.2  0.3  0.2  0.4  0.3  0.2
2    a     0.3  0.5  0.5  0.6  0.4  0.5
3    a     0.2  0.2  0.4  0.6  0.5  0.6
4    b     0.4  0.2  0.2  0.5  0.4  0.6
5    b     0.3  0.5  0.6  0.3  0.6  0.4
6    b     0.3  0.4  0.3  0.6  0.5  0.3

【问题讨论】：

na.omit? drop.na?
你的例子让我很困惑。您如何在列中向上移动值但仍保留相同的 idx ？ IE。 - val2 中的值 0.3/0.5/0.2 曾经与 idx 4/5/6 相关联，但现在它们与 idx 1/2/3 相关联。这里的逻辑是什么？
嗯，这就是 OP 想知道的。基本上是按列而不是按行删除 NA 值，然后向上移动。
@spinodal - 关键是没有办法真正告诉 OP 究竟需要什么。 type 是否按行锁定到某个值，但 idx 不是？每列是否有 3 个 type=='a' 值和 3 个 type=='b' 值。显示“之前” data.frame 中的每个值和“之后”中的每个值的稍微小一点的示例将是理想的。我们都可以猜到预期的输出可能是什么，但如果它可以变得显而易见，那又有什么意义呢？
对不起，idx 列并不重要，我们可以删除该列。此外，type 没有被任何值锁定。 @spinodal 说的是正确的，我希望在每一列中删除 NA，将值向上移动并折叠总行数。

标签： r dataframe na

【解决方案1】：

您可能只想对每个感兴趣的列应用一个函数，然后将其绑定到过滤的类别列：

test.df = data.frame(cat = rep(c('a','b'), each=3),x1=c(1,NA,NA,5.5,NA,NA),
                     x2=c(NA,2,NA,NA,4.5,NA),
                     x3=c(NA,NA,3.,NA,NA,3.5))

collapse_column <- function(data, col){
  data[!is.na(data[,col]),col]
}

main_vals = sapply(2:4,collapse_column, data=test.df)

cat_vals = test.df[!is.na(test.df[,2]),'cat']

new_df = as.data.frame(cbind(cat_vals, main_vals))
names(new_df) = names(test.df)

【讨论】：