從 R 數據幀中的第一個非 NA 值創建“行”

Question

我想創建一個“行”，其中包含出現在數據框中的第一個非 NA 值。 例如，給定這個測試數據框：

test.df <- data.frame(a=c(11,12,13,14,15,16),b=c(NA,NA,23,24,25,26), c=c(31,32,33,34,35,36), d=c(NA,NA,NA,NA,45,46))
test.df
   a  b  c  d
1 11 NA 31 NA
2 12 NA 32 NA
3 13 23 33 NA
4 14 24 34 NA
5 15 25 35 45
6 16 26 36 46

我知道我可以像這樣檢測到非 NA 的第一次出現：

first.appearance <- as.numeric(sapply(test.df, function(col) min(which(!is.na(col)))))
first.appearance
[1] 1 3 1 5

這告訴我第 1 列中的第一個元素不是 NA，第 2 列中的第三個元素不是 NA，第 3 列中的第一個元素不是 NA，第 4 列中的第五個元素不是 NA。 但是當我把這些碎片放在一起時，它會產生這個（這是合乎邏輯的，但不是我想要的）：

> test.df[first.appearance,]
     a  b  c  d
1   11 NA 31 NA
3   13 23 33 NA
1.1 11 NA 31 NA
5   15 25 35 45

我希望 output 成為每列中的第一個非 NA。 執行此操作的基礎或dplyr方法是什么？ 我沒有看到它。 提前致謝。

   a  b  c  d
1 11 23 31 45

Answer 1

我們可以用

library(dplyr)
test.df %>% 
    slice(first.appearance) %>%
    summarise_all(~ first(.[!is.na(.)]))
#   a  b  c  d
#1 11 23 31 45

---

或者它可以是

test.df %>% 
     summarise_all(~ min(na.omit(.)))
#   a  b  c  d
#1 11 23 31 45

---

或與colMins

library(matrixStats)
colMins(as.matrix(test.df), na.rm = TRUE)
#[1] 11 23 31 45

Answer 2

您可以使用：

library(tidyverse)
df %>% fill(everything(), .direction = "up") %>% head(1)

       a     b     c     d
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1    11    23    31    45