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对于示例数据框:
df <- structure(
list(
country = structure(
c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L,
3L, 3L, 3L, 3L),
.Label = c("Austria", "France", "UK"),
class = "factor"
),
id = 1:10,
region.0 = structure(
c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L,
3L, 3L, 3L, 3L),
.Label = c("AT", "FR", "UK"),
class = "factor"
),
region.1 = structure(
c(1L, 1L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 6L,
5L),
.Label = c("AT1", "AT2", "FR1", "UK1", "UK4", "UK6"),
class = "factor"
),
region.2 = structure(
c(1L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, NA, NA, NA,
NA),
.Label = c("AT11", "AT21", "FR12", "FR14", "FR19"),
class = "factor"
),
region.3 = structure(
c(NA, NA, NA, 1L, 2L, 3L, NA, NA, NA,
NA),
.Label = c("FR121", "FR142", "FR196"),
class = "factor"
)
),
.Names = c("country",
"id", "region.0", "region.1", "region.2", "region.3"),
class = "data.frame",
row.names = c(NA, -10L)
)
我想生成一个汇总表,详细说明我的 df 数据框中提供了哪些国家/地区的区域级数据。
区域数据可在region.1、region.2或region.3中获取。数据要么可用,要么列为“NA”。无论该国家/地区的“id”如何,区域数据的可用级别都是相同的。
我想要在数据框中的最终结果如下所示:
country region.1 region.2 region.3
1 Austria Yes Yes No
2 France Yes Yes Yes
3 UK Yes No No
有人可以建议一个特定的包或代码来帮助我吗?
最佳答案
我们可以使用data.table
。将“data.frame”转换为“data.table”(setDT(df)
),按“国家/地区”分组,在.SDcols
中指定要比较的列,我们使用lapply
循环遍历各列,然后检查if
all
列中的值为“NA”,然后我们得到“No”,如下所示输出或else
得到“Yes”
library(data.table)
setDT(df)[, lapply(.SD, function(x) if(all(is.na(x)))
"No" else "Yes") , country, .SDcols=region.1:region.3]
# country region.1 region.2 region.3
#1: Austria Yes Yes No
#2: France Yes Yes Yes
#3: UK Yes No No
或者使用dplyr
,我们可以在按“国家”(group_by
)分组后实现相同的逻辑。
library(dplyr)
df %>%
group_by(country) %>%
summarise_each(funs(if(all(is.na(.))) "No"
else "Yes"), matches("^region\\.[1-9]"))
#country region.1 region.2 region.3
# (fctr) (chr) (chr) (chr)
#1 Austria Yes Yes No
#2 France Yes Yes Yes
#3 UK Yes No No
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