在r中移动数据框中多列的值答案

【问题标题】：Shift values of multiple columns in data frame in r在r中移动数据框中多列的值
【发布时间】：2019-11-13 16:53:19
【问题描述】：

我有一个如下数据框，其中一些值针对某些列进行了移动：

 time    age    gender   day     ID
2018-01  47      male    mon     24
2018-02  NA       35     male    tue   45
2018-03  23     female   wed     45
2018-04  NA       61    female   mon   31

我想移动年龄为“NA”的列值并使它们像其他行一样。你能告诉我该怎么做吗？

【问题讨论】：

标签： r shift

【解决方案1】：

对我来说，您似乎没有data.frame。看起来您有一个要读取的文本文件。如果是这种情况，您可以使用readLines 读取它，然后使用gsub 删除NA，然后您可以使用创建data.frame read.table.

#Read the lines as they are
x <- readLines(con=textConnection(" time    age    gender   day     ID
2018-01  47      male    mon     24
2018-02  NA       35     male    tue   45
2018-03  23     female   wed     45
2018-04  NA       61    female   mon   31"))

x  <- gsub("NA","",x) #Remove NA
x <- read.table(header=TRUE, text=x) #create data.frame
x
#     time age gender day ID
#1 2018-01  47   male mon 24
#2 2018-02  35   male tue 45
#3 2018-03  23 female wed 45
#4 2018-04  61 female mon 31

【讨论】：

【解决方案2】：

让我们首先生成您的数据。

data <- data.frame(
  time = c("2018-01", "2018-02", "2018-03", "2018-04"),
  age = c(47, NA_integer_, 23, NA_integer_),
  gender = c("male", 35, "female", 61),
  day = c("mon", "male", "wed", "female"),
  ID = c(24, "tue", 45, "mon"),
  null = c("", 45, "", 31),
  stringsAsFactors = FALSE
)

然后您可以通过执行以下操作使用data.table 包来解决您的问题：

library(data.table)
setDT(data)

data[is.na(age), `:=`(
  age = as.double(gender),
  gender = day,
  day = ID,
  ID = null
)][, null:=NULL]

data[]
##        time age gender day ID
##  1: 2018-01  47   male mon 24
##  2: 2018-02  35   male tue 45
##  3: 2018-03  23 female wed 45
##  4: 2018-04  61 female mon 31

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用一些 for 循环来解决这个问题。 data 是数据框（已经变成了对象）

for (i in 1:nrow(data)) {

 if (is.na(data$age[i])) {
  for (m in 3:6) { #starting by gender in column 3
   data[i, (m - 1)] <- data[i, m] #bring the value that lies in the next column to the preceding one
  }
 }
}

data <- data[, -ncol(data)] #to erase the remaining column

【讨论】：