合并长度相等但不同级别忽略NA的因子变量答案

【问题标题】：merging factor variables of equal length but different levels ignoring NA合并长度相等但不同级别忽略NA的因子变量
【发布时间】：2019-08-07 20:06:44
【问题描述】：

我有来自不同来源的调查数据。大多数是不同水平的因子变量。合并时，这意味着有相同长度的变量，每个变量包含若干行有信息，而其他行是NA。因此，在合并完整 df 中的每一行时，应该在其中包含信息，同时忽略 NA 并保持相同的长度。

我尝试了forcats 包，因为它包含操作不同因子级别的函数，但我还没有找到一个解决方案，可以满足删除NA 的同时将不同因子与其相应级别合并。

v1 <- as.factor(c("a","b","c","x","x",NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA))
v2<- as.factor(c(NA,NA,NA,NA,NA,"c","c","c","b","a",NA,NA,NA,NA,NA))
v3<- as.factor(c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,"f","c","c","b","a"))
df<- data.frame(v1,v2,v3)

一个合并的变量应该看起来像一个包含：

("a","b","c","x","x","c","c","c","b","a","f","c","c","b","a")

【问题讨论】：

标签： r forcats

【解决方案1】：

library(magrittr)

lapply(df, function(x){
  x[!is.na(x)] %>%
    t %>%
    as.character
  }) %>%
  unlist %>%
  as.factor %>%
  `names<-`(NULL)

 [1] a b c x x c c c b a f c c b a
Levels: a b c f x

【讨论】：

【解决方案2】：

library(tidyverse)

map(df, ~na.omit(.x)) %>% unlist %>% unname
 [1] a b c x x c c c b a f c c b a
Levels: a b c x f

【讨论】：

【解决方案3】：

在基础 R 中，我们可以使用 unlist 然后使用 Filter 来省略 NA 值。

Filter(function(x) !is.na(x) , unlist(df, use.names = FALSE))
#[1] a b c x x c c c b a f c c b a
#Levels: a b c x f

【讨论】：

【解决方案4】：

我们可以使用coalesce

library(dplyr)
df %>% 
   transmute(v = coalesce(!!! .)) %>% 
   pull(v)
#[1] "a" "b" "c" "x" "x" "c" "c" "c" "b" "a" "f" "c" "c" "b" "a"

或者更简洁

library(purrr)
reduce(df, coalesce)
#[1] "a" "b" "c" "x" "x" "c" "c" "c" "b" "a" "f" "c" "c" "b" "a"

或在base R

do.call(pmin, c(lapply(df, as.character), na.rm = TRUE))
#[1] "a" "b" "c" "x" "x" "c" "c" "c" "b" "a" "f" "c" "c" "b" "a"

【讨论】：