Объединить два столбца, пропуская отсутствующие значения

Я пытаюсь добавить две колонки. Мой фрейм данных такой:

data <- data.frame(a = c(0,1,NA,0,NA,NA),
                   x = c(NA,NA,NA,NA,1,0),
                   t = c(NA,2,NA,NA,2,0))

Я хочу добавить некоторые из столбцов, как это:

yep  <- cbind.data.frame( data$a, data$x, rowSums(data[,c(1, 2)], na.rm = TRUE))

Однако вывод выглядит так:

> yep

      data$a  data$x   rowSums(data[,c(1, 2)], na.rm = TRUE)
  1        0      NA                                      0
  2        1      NA                                      1
  3       NA      NA                                      0
  4        0      NA                                      0
  5       NA       1                                      1
  6       NA       0                                      0

И я хотел бы опутпут так:

> yep

      data$a  data$x   rowSums(data[,c(1, 2)], na.rm = TRUE)
  1        0      NA                                      0
  2        1      NA                                      1
  3       NA      NA                                      NA
  4        0      NA                                      0
  5       NA       1                                      1
  6       NA       0                                      0

Если столбцы содержат только значения NA, я хочу оставить значения NA.

Как я мог достичь этого?

Источник

5 ответов

Решение

База R (ifelse):

cbind(data$a,data$x,ifelse(is.na(data$a) & is.na(data$x),NA,rowSums(data[,1:2],na.rm = TRUE)))

Если вы ищете имя столбца, замените cbind с cbind.data.frame

Выход:

      [,1] [,2] [,3]
[1,]    0   NA    0
[2,]    1   NA    1
[3,]   NA   NA   NA
[4,]    0   NA    0
[5,]   NA    1    1
[6,]   NA    0    0
Источник

База R:

data <- data.frame("a" = c(0,1,NA,0,NA,NA),
                   "x" = c(NA,NA,NA,NA,1,0),
                   "t" = c(NA,2,NA,NA,2,0)
)

yep <- cbind.data.frame( data$a, data$x, rs = rowSums(data[,c(1, 2)], na.rm = TRUE))
yep$rs[is.na(data$a) & is.na(data$x)] <- NA
yep
Источник

Вы можете попробовать dplyr::coalesce

cbind.data.frame( data$a, data$x, dplyr::coalesce(data$a, data$x))
#  data$a data$x dplyr::coalesce(data$a, data$x)
#1      0     NA                               0
#2      1     NA                               1
#3     NA     NA                              NA
#4      0     NA                               0
#5     NA      1                               1
#6     NA      0                               0
Источник

Base r ifelse

  data[['rowsum']]<-ifelse(is.na(data$a) & is.na(data$x),NA,ifelse(is.na(data$a),0,data$a)+ifelse(is.na(data$x),0,data$x))

     a  x  t rowsum
 1:  0 NA NA      0
 2:  1 NA  2      1
 3: NA NA NA     NA
 4:  0 NA NA      0
 5: NA  1  2      1
 6: NA  0  0      0
Источник

Еще один базовый подход R

Если все значения в строках NA затем вернитесь NA или же вернуть сумму строки, игнорируя NA"S.

#Select only the columns which we need
sub_df <- data[c("a", "x")]

sub_df$answer <- ifelse(rowSums(is.na(sub_df)) == ncol(sub_df), NA, 
                    rowSums(sub_df, na.rm = TRUE))

sub_df
#   a  x answer
#1  0 NA      0
#2  1 NA      1
#3 NA NA     NA
#4  0 NA      0
#5 NA  1      1
#6 NA  0      0
Источник
Другие вопросы по тегам