反转变量中非 NA 值的顺序

Question

我有兴趣以整齐的方式反转具有 NA 值的列的值。

rev 调用在这里不起作用:

library(tidyverse)
tibble(
Which = LETTERS[1:11],
x = c( c(3,1,4,2,16), NA, NA, 4, rep(NA, 2), 10)) %>% 
mutate(y = rev(x))

因为它完全反转了值(包括 NA)。

我本质上想要一个整洁的 mutate 命令(没有拆分/连接)来反转 Which 列的值，以便 E 的值为 1(最大值变为最小值)B 的值为 16(最小值变为最大值)等 - 以及 NA 值保持 NA(F、G、I 和 J)。

编辑:

一些答案​​没有达到预期的结果。该问题旨在有效地进行反向 (rev) 工作，同时保持 NA 就位。

@Moody_Mudskipper 对于没有重复的情况有一个解决方案，但是当有重复时它会失败，例如:

rev_na <- function(x) setNames(sort(x), sort(x, TRUE))[as.character(x)]

在这里工作:

tibble(
Which = LETTERS[1:11],
x = c( c(3,1,4,2,16), NA, NA, 4, rep(NA, 2), 10)) %>% 
mutate(y = rev_na(x))

此处失败:

tibble(
Which = LETTERS[1:7],
x = c(3,1,9,9,9, 9, 10)
) %>% mutate(y = rev_na(x), z = rev(x))

Answer 1

如果你能容忍一点黑客行为:

tibble(
  Which = LETTERS[1:11],
  x = c( c(3,1,4,2,16), NA, NA, 4, rep(NA, 2), 10)) %>% 
  mutate(y = setNames(sort(x), sort(x, TRUE))[as.character(x)])
#> # A tibble: 11 x 3
#>    Which     x     y
#>    <chr> <dbl> <dbl>
#>  1 A         3     4
#>  2 B         1    16
#>  3 C         4     3
#>  4 D         2    10
#>  5 E        16     1
#>  6 F        NA    NA
#>  7 G        NA    NA
#>  8 H         4     3
#>  9 I        NA    NA
#> 10 J        NA    NA
#> 11 K        10     2

^{由 reprex package 于 2021 年 5 月 11 日创建(v0.3.0)}