dplyr按变量等级崩溃，但忽略NA

Question

我正为数据崩溃而苦苦挣扎。

基本上，我的数据由每年包含多个观察值的多个指标组成。 我想将其转换为每个国家/地区每个指标的一项观察。

我有一个等级指示器，它指定必须选择观察序列的序列。

基本上，必须选择具有第一个等级的观察值（因此用1代替2），只要该等级的值不是NA。

另一个问题：我的数据集中的年份会随时间变化，因此有一种方法可以使代码具有动态性，即它将代码应用于1990年到2025年之间的所有列名（如果存在）？

df <- data.frame(country.code = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1), 
                        id = as.factor(c("GDP", "GDP", "GDP", "GDP", "CA", "CA", "CA", "GR", "GR", "GR", "GR", "GR")), 
                       `1999` = c(NA,NA,NA, 1000,NA,NA, 100,NA,NA, NA,NA,22), 
                       `2000` = c(NA,NA,1, 2,NA,1, 2,NA,1000, 12,13,2), 
                       `2001` = c(3,100,1, 3,100,20, 1,1,44, 65,NA,NA),
                       rank = c(1, 2 , 3 , 4 , 1, 2, 3, 1, 3, 2, 4, 5))

结果应为以下数据集：

    result <- data.frame(country.code = c(1, 1, 1), 
                         id = as.factor(c("GDP", "CA", "GR")),
                         `1999`= c(1000, 100, 22),
                         `2000`= c(1, 1, 12),
                         `2001`= c(3, 100, 1))

我尝试了以下解决方案（但由于数据中不存在NA，因此该方法不起作用，因此我必须指定每列：

    test <- df %>% group_by(Country.Code, Indicator.Code) %>% 
                summarise(test1999 = `1999`[which.min(rank))

我看不到如何解释R来省略1999列中NA的情况。

Answer 1

我们可以对一列使用非空值的最小秩进行子集化，例如x[rank==min(rank[!is.na(x)])] 。

另一个问题：我的数据集中的年份随时间而变化，....

使用summarise_at ， vars和matches可被用于选择任何列名与4位使用正则表达式，即1990至2025年[0-9]{4}这意味着搜索一个数字“0-9”重复正好是4次）并通过funs将上述过程应用于他们

librar(dplyr)    
df %>% group_by(country.code,id) %>% 
       summarise(`1999` = `1999`[rank==ifelse(all(is.na(`1999`)),1, min(rank[!is.na(`1999`)]))])

df %>% group_by(country.code,id) %>% 
       summarise_at(vars(matches("[0-9]{4}")),funs(.[rank==ifelse(all(is.na(.)), 1, min(rank[!is.na(.)]))]))

 # A tibble: 3 x 5
 # Groups:   country.code [?]
  country.code id    `1999` `2000` `2001`
         <dbl> <fct>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
1            1 CA       100      1    100
2            1 GDP     1000      1      3
3            1 GR        22     12      1

Answer 2

下面是一个选项tidyr::fill更换NA第一非小号NA值后，我们arrange d由数据id和rank 。 这可能不是最有效的方法，因为我们先gather然后再spread数据。

library(tidyverse)
df %>% 
  arrange(id, rank) %>% 
  gather(key, value, X1999:X2001) %>% 
  tidyr::fill(value, .direction = "up") %>% 
  spread(key, value) %>% 
  group_by(id) %>% 
  slice(1) %>% 
  ungroup()
# A tibble: 3 x 6
#  country.code id     rank X1999 X2000 X2001
#         <dbl> <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1            1 CA        1   100     1   100
#2            1 GDP       1  1000     1     3
#3            1 GR        1    22    12     1

注：列名不是1999 ， 2000等，大概在您的数据。 但这很容易采用。

Answer 3

您可以将数据框更改为长格式，删除na，选择与最小等级相对应的值，然后再扩展回宽格式

 library(tidyr)
  test <- df %>%
  gather("Year", "Value", X1999:X2001) %>%
  filter(!is.na(Value))%>%
  group_by(country.code, id, Year) %>% 
  arrange(rank)%>%
  summarise(first(Value)) %>%
  spread(Year, `first(Value)`)