R - 以编程方式检测 NA 列并返回字符串答案

【问题标题】：R - programmatically detect NA columns and return stringR - 以编程方式检测 NA 列并返回字符串
【发布时间】：2020-07-18 04:41:09
【问题描述】：

我的脚本有这个符合条件的列向量

cols <- c("country", "phone", "car")

还有这个dataframe

test <-
  data.frame(
    id = c(1, 2, 3),
    country = c("us", NA, "uk"),
    phone = c(1, 1, NA),
    car = c(NA, 0, 1)
  )

目标是使用结果创建一个新列，其中条件将仅基于 cols 变量中存在的列。如果 id 的所有值都是NA，那么 res 应该是 string nothing，如果其中一些不是 NA，那么我需要这个 colnames，如果所有列都不是 NA，那么结果应该是 string all .

result <-
  data.frame(
    id = c(1, 2, 3),
    country = c("us", NA, NA),
    phone = c(1, 1, NA),
    car = c(NA, NA, NA),
    res = c("country, phone", "phone", "nothing")
  )

我只能通过case_when()函数做到这一点

mutate(
    res = case_when(
      !is.na(country) & is.na(phone) & is.na(car)  ~ "country",
      T ~ "?"
    )

【问题讨论】：

标签： r if-statement dplyr na

【解决方案1】：

您可以使用以下代码在 base R（而不是 dplyr）中执行此操作：

result$res <- apply(result[,cols],1, function(x){paste(cols[!is.na(x)], collapse=", ")})
result$res[results$res==""] <- "nothing"

【讨论】：

【解决方案2】：

您共享的数据不同（test 和 result）。所以我们将从result 开始，删除res 列。

library(dplyr)
result$res <- NULL

result %>%
  mutate_all(as.character) %>%
  tidyr::pivot_longer(cols = cols) %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(res = toString(name[!is.na(value)])) %>%
  type.convert() %>%
  left_join(res, by = 'id') %>%
   mutate(res = case_when(res == '' ~ 'nothing', 
                           stringr::str_count(result, ',') == 
                           (length(cols) - 1) ~ 'all',
                            TRUE ~ as.character(result)))


# A tibble: 3 x 5
#     id res            country phone car  
#  <dbl> <chr>          <fct>   <dbl> <lgl>
#1     1 country, phone us          1 NA   
#2     2 phone          NA          1 NA   
#3     3 nothing        NA         NA NA

我们获取长格式数据，获取每个ID 具有非NA 值的列名。然后我们将res 列更改为"all" 或"nothing"，如果分别有全部或0 个匹配项。

【讨论】：