在 R 中使用 unite 函數並刪除重復值

Question

我正在嘗試使用 R 中的unite函數來跨列連接值，但也對值進行重復數據刪除。 我怎樣才能做到這一點？

這是輸入數據：

input <- tibble(
  id = c('aa', 'ss', 'dd', 'qq'),
  '2017' = c('tv', NA, NA, 'web'),
  '2018' = c('tv', 'web', NA, NA),
  '2019' = c(NA, 'web', 'book', 'tv')
)

# A tibble: 4 x 4
  id    `2017` `2018` `2019`
  <chr> <chr>  <chr>  <chr> 
1 aa    tv     tv     NA    
2 ss    NA     web    web    
3 dd    NA     NA     book  
4 qq    web    NA     tv    

ALL 列所需的輸出是：

> output
# A tibble: 4 x 5
  id    `2017` `2018` `2019` ALL   
  <chr> <chr>  <chr>  <chr>  <chr> 
1 aa    tv     tv     NA     tv    
2 ss    NA     web    web    web   
3 dd    NA     NA     book   book  
4 qq    web    NA     tv     web, tv

Answer 1

SO 上也存在類似的問題，但是由於您正在尋求unite解決方案，而我找不到任何專門使用unite解決方案，因此我們開始：

使用unite

input %>% unite(ALL, -id, sep = ", ", remove = FALSE, na.rm = TRUE)
## A tibble: 4 x 5
#  id    ALL     `2017` `2018` `2019`
#  <chr> <chr>   <chr>  <chr>  <chr>
#1 aa    tv      tv     NA     NA
#2 ss    web     NA     web    NA
#3 dd    book    NA     NA     book
#4 qq    web, tv web    NA     tv

要恢復預期輸出的確切列順序，您可以添加%>% select(names(input), ALL) 。

或者，使用nest

input %>%
    group_by(id) %>%
    nest() %>%
    mutate(ALL = map_chr(data, ~toString(unlist(.x[!is.na(unlist(.x))])))) %>%
    unnest(data)
## A tibble: 4 x 5
## Groups:   id [4]
#  id    `2017` `2018` `2019` ALL
#  <chr> <chr>  <chr>  <chr>  <chr>
#1 aa    tv     NA     NA     tv
#2 ss    NA     web    NA     web
#3 dd    NA     NA     book   book
#4 qq    web    NA     tv     web, tv 

或基本 R 方式（如如何使用來自多個其他列的所有非 NA 值創建新列？ ）：

input$ALL <- apply(input[, -1], 1, function(x) toString(x[!is.na(x)]))
input
# A tibble: 4 x 5
#   id    `2017` `2018` `2019` ALL
#  <chr> <chr>  <chr>  <chr>  <chr>
#1 aa    tv     NA     NA     tv
#2 ss    NA     web    NA     web
#3 dd    NA     NA     book   book
#4 qq    web    NA     tv     web, tv

Answer 2

我不確定unite是否可以進行重復數據刪除，但是您可以按行apply 。

input$ALL <- apply(input[-1], 1, function(x) toString(na.omit(unique(x))))

---

或者一種tidyverse方式可能是使用pmap

library(tidyverse)

input %>%
  mutate(ALL = pmap_chr(select(., -id), ~toString(unique(na.omit(c(...))))))

#  id    `2017` `2018` `2019` ALL    
#  <chr> <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  
#1 aa    tv     tv     NA     tv     
#2 ss    NA     web    web    web    
#3 dd    NA     NA     book   book   
#4 qq    web    NA     tv     web, tv

或者以長格式獲取數據然后加入

input %>%
  pivot_longer(cols = -id, values_drop_na = TRUE) %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(ALL = toString(unique(value))) %>%
  left_join(input)