[英]Extracting latest non-NA value in data frame based on grouping
我有一個如下所示的數據框:
Year Day ID V1 V2 ....
2003 35 1102 3 6
2003 35 1103 5 NA
2003 35 1104 8 100
.....
2003 40 1102 NA 8
2003 40 1103 NA 10
2003 40 1104 9 NA
.....
.....
2018 49 1104 5 NA
.....
2018 50 1102 3 6
2018 50 1103 7 NA
2018 50 1104 NA 100
我想構建一個數據框,為 Year 和 ID 的每個組合提取 V1、V2 中的最新(每個 Day 列的高值)非 NA 值...基於上述數據集,對於 Year = 2018 和 ID = 1104,我想提取 V1 = 5(第 49 天)和 V2 = 100(第 50 天)。 如果該年份和 ID 組合的所有值都是 NA,那么我希望它返回 NA。
我們可以創建一個函數,該函數根據每個Vn
列的Day
為我們提供最新的非 NA 值
get_last_non_NA_value <- function(x) {
x[which.max(cumsum(!is.na(x)))]
}
然后為每個Year
和ID
應用該函數
library(dplyr)
df %>%
group_by(Year, ID) %>%
summarise_at(vars(V1:V2), funs(get_last_non_NA_value(.[order(Day)])))
# Year ID V1 V2
# <int> <int> <int> <int>
#1 2003 1102 3 8
#2 2003 1103 5 10
#3 2003 1104 9 100
#4 2018 1102 3 6
#5 2018 1103 7 NA
#6 2018 1104 5 100
編輯
如果我們還想為每個值提取對應的Day
,我們可以更改函數以將兩個值作為逗號分隔的字符串返回
get_last_non_NA_value <- function(x, y) {
ind <- which.max(cumsum(!is.na(x[order(y)])))
paste(x[ind], y[ind], sep = ",")
}
然后使用cSplit
將這些逗號分隔的值分隔到不同的列中。
library(dplyr)
library(splitstackshape)
cols <- c("V1", "V2")
df %>%
group_by(Year, ID) %>%
summarise_at(cols, funs(get_last_non_NA_value(., Day))) %>%
cSplit(cols) %>%
rename_at(vars(contains("_1")), funs(sub("_1", "_last_value", .))) %>%
rename_at(vars(contains("_2")), funs(sub("_2", "_days", .)))
# Year ID V1_last_value V1_days V2_last_value V2_days
#1: 2003 1102 3 35 8 40
#2: 2003 1103 5 35 10 40
#3: 2003 1104 9 40 100 35
#4: 2018 1102 3 50 6 50
#5: 2018 1103 7 50 NA 50
#6: 2018 1104 5 49 100 50
請注意, rename_at
部分重命名列以更好地理解它所保存的值,如果您對重命名列不感興趣,可以跳過該部分。
數據
df <- structure(list(Year = c(2003L, 2003L, 2003L, 2003L, 2003L, 2003L,
2018L, 2018L, 2018L, 2018L), Day = c(35L, 35L, 35L, 40L, 40L,
40L, 49L, 50L, 50L, 50L), ID = c(1102L, 1103L, 1104L, 1102L,
1103L, 1104L, 1104L, 1102L, 1103L, 1104L), V1 = c(3L, 5L, 8L,
NA, NA, 9L, 5L, 3L, 7L, NA), V2 = c(6L, NA, 100L, 8L, 10L, NA,
NA, 6L, NA, 100L)), .Names = c("Year", "Day", "ID", "V1", "V2"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -10L))
您可以使用dplyr
假設您想要 V1 和 V2 的最大值
library(dplyr)
df %>%
group_by(Year, ID) %>%
summarise(Day = max(Day, na.rm = TRUE),
V1 = max(V1, na.rm = TRUE),
V2 = max(V2, na.rm = TRUE))
如果對於 V1 和 V2,您首先需要非 NA,然后
df %>%
group_by(Year, ID) %>%
summarise(Day = max(Day, na.rm = TRUE),
V1 = first(setdiff(V1, NA)),
V2 = first(setdiff(V1, NA)))
聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.