聚合 R 后保持 NA

Question

我有一个如下的数据框

test_df<-data.frame(col1=c(1,NA,NA,4,5),col2=c(3,NA,NA,5,6),col3=c("a","b","c","d","c"))
test_df
 col1 col2 col3
   1    3    a
   NA   NA   b
   NA   NA   c
   4    5    d
   5    6    c

我正在根据 col3 聚合数据

agg_test<-aggregate(list(test_df$col1,test_df$col2),by=list(test_df$col3),sum,na.rm=T)
agg_test
Col3 col1 col2
 a    1    3
 b    0    0
 c    5    6
 d    4    5

根据我对求和正确的了解，我们需要明确定义要对 NA 执行的操作，在这种情况下，我已指定要从求和中删除 NA，我猜在内部 R 会将所有 NA 转换为 0 并且根据by条件总结。我需要以不同的方式处理数据中的 NA 和 0，因此必须保持有效的 NA（在这种情况下，b 的观察值是 NA 而不是 0）。我怎样才能做到这一点？

Expected o/p
Col3 col1 col2
a    1    3
b    NA   NA
c    5    6
d    4    5

Answer 1

 library(data.table)
 unique(setDT(test_df)[, lapply(.SD, function(x) 
                replace(x, !all(is.na(x)), sum(x, na.rm=TRUE))) , by=col3])

 #   col3 col1 col2
 #1:    a    1    3
 #2:    b   NA   NA
 #3:    c    5    6
 #4:    d    4    5

 test_df1 <- test_df
 test_df1$col2[2] <- 2
 unique(setDT(test_df1)[, lapply(.SD, function(x)
                replace(x, !all(is.na(x)), sum(x, na.rm=TRUE))) , by=col3])
 #  col3 col1 col2
 #1:    a    1    3
 #2:    b   NA    2
 #3:    c    5    6
 #4:    d    4    5

更新

或者使用@Arun 建议的简洁代码

 test_df1$col2[5] <- NA
 setDT(test_df1)[, lapply(.SD, 
             function(x) sum(x,na.rm= !all(is.na(x)))), by=col3] 
 #   col3 col1 col2
 #1:    a    1    3
 #2:    b   NA    2
 #3:    c    5   NA
 #4:    d    4    5

Answer 2

听起来（根据您的 cmets 对澄清的要求）您希望汇总您的组，以便在所有值都缺失时获得 NA，否则您需要非缺失值的总和。您可以将aggregate 传递给具有此行为的用户定义函数：

aggregate(list(test_df$col1,test_df$col2), by=list(test_df$col3),
          function(x) ifelse(all(is.na(x)), NA, sum(x, na.rm=T)))
#   Group.1 c.1..NA..NA..4..5. c.3..NA..NA..5..6.
# 1       a                  1                  3
# 2       b                 NA                 NA
# 3       c                  5                  6
# 4       d                  4                  5