跨组折叠行并删除重复项和 NA答案

【问题标题】：Collapse rows across group and remove duplicates and NAs跨组折叠行并删除重复项和 NA
【发布时间】：2021-12-30 03:33:06
【问题描述】：

我想折叠组内各行的值并删除重复项和 NA。我尝试了几种{tidyverse} 方法，包括purrr::nest、dplyr::summarize(x = paste(x, collapse = ", ") and dplyr::summarize(x = list(x)`，但都没有成功。我将不胜感激！输入和所需的输出如下。

# Collapse rows across group and remove duplicates and NAs

library(dplyr)

df_in <- tribble(
  ~group, ~subgroup, ~color, ~shape, ~emotion, ~shade,
  1,      "a",       "red",   NA,   "happy",   NA,
  1,      "a",       "red",   NA,   "sad",   "striped"
)

df_in
#> # A tibble: 2 × 6
#>   group subgroup color shape emotion shade  
#>   <dbl> <chr>    <chr> <lgl> <chr>   <chr>  
#> 1     1 a        red   NA    happy   <NA>   
#> 2     1 a        red   NA    sad     striped


df_out <- tribble(
  ~group, ~subgroup, ~color, ~shape, ~emotion,    ~shade,
  1,      "a",       "red",   NA,   "happy, sad", "striped"
)

df_out
#> # A tibble: 1 × 6
#>   group subgroup color shape emotion    shade  
#>   <dbl> <chr>    <chr> <lgl> <chr>      <chr>  
#> 1     1 a        red   NA    happy, sad striped

^{由reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 11 月 19 日创建}

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyverse nest summarize

【解决方案1】：

我们可以使用group_by 和summarise(across(everything(), ...)) 将函数应用于每一列。在我们的例子中，这个函数被写成一个公式（~-notation），其中的列称为.x。

正如你所建议的，我们可以paste（和collapse = ", "）将这些行放在一起。我用.x[!is.na(.x)] 删除了NA 值。

df_in %>% 
  group_by(group, subgroup) %>% 
  summarise(across(everything(), ~ paste(unique(.x[!is.na(.x)]), collapse = ", "))) %>% 
  ungroup()

与预期输出的唯一区别是 shape 列现在是空字符串，而不是 NA 值：

# A tibble: 1 x 6
  group subgroup color shape emotion    shade  
  <dbl> <chr>    <chr> <chr> <chr>      <chr>  
1     1 a        red   ""    happy, sad striped

这可以通过例如创建一个函数来解决，该函数在粘贴之前将零长度列表替换为NA。

paste_rows <- function(x) {
  unique_x <- unique(x[!is.na(x)])
  if (length(unique_x) == 0) {
    unique_x <- NA
  }
  
  paste(unique_x, collapse = ", ")
}

df_in %>% 
  group_by(group, subgroup) %>% 
  summarise(across(everything(), paste_rows)) %>% 
  ungroup()

【讨论】：