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所以我有一个像这样的数据框,其中包含三个国家/地区存在的物种名称,以及不存在某个物种的国家/地区的一些 NA:
Country_A | Country_B | Country_C
-----------------------------------------------------
Tilapia guineensis | NA | Tilapia guineensisi
Tilapia zillii | Tilapia zillii | Tilapia zillii
NA | Fundulus rubrifrons | Fundulus rubrifrons
Eutrigla gurnardus | Eutrigla gurnardus | NA
Sprattus sprattus | NA | NA
我想做的基本上是检查一个物种是否存在于一个、两个或三个国家,并制作一个数据框,如下所示:
Species name | Country_A | Country_B | Country_C
---------------------------------------------------------------------
Tilapia guineensis | present | not_present | present
Tilapia zillii | present | present | present
Fundulus rubrifrons | not_present | present | present
Eutrigla gurnardus | present | present | not_present
Sprattus sprattus | present | not_present | not_present
我认为也许使用扩展函数或 ifelse 函数可能是一种方法,但我真的不知道如何实现它。非常感谢您的回答
最佳答案
这里是一个带有 is.na
的选项。使用lapply
循环数据集的列,使用is.na
创建逻辑向量,将其转换为数字索引,用字符串向量替换值并绑定(bind)它们进入使用 coalesce
transmute
ed 'Species_name' 列
lst1 <- lapply(df1, function(x) c("present", "not_present")[1 + is.na(x)])
library(dplyr)
df1 %>%
transmute(Species_name = coalesce(!!! .)) %>%
bind_cols(lst1)
-输出
# Species_name Country_A Country_B Country_C
#1 Tilapia guineensis present not_present present
#2 Tilapia zillii present present present
#3 Fundulus rubrifrons not_present present present
#4 Eutrigla gurnardus present present not_present
#5 Sprattus sprattus present not_present not_present
或者,如果我们只想在 tidyverse
上执行此操作,则可以选择仅使用 dplyr
并且更紧凑
df1 %>%
mutate(Species_name = coalesce(!!! .),
across(starts_with('Country'),
~c("present", "not_present")[1 + is.na(.)]))
# Country_A Country_B Country_C Species_name
#1 present not_present present Tilapia guineensis
#2 present present present Tilapia zillii
#3 not_present present present Fundulus rubrifrons
#4 present present not_present Eutrigla gurnardus
#5 present not_present not_present Sprattus sprattus
df1 <- structure(list(Country_A = c("Tilapia guineensis", "Tilapia zillii",
NA, "Eutrigla gurnardus", "Sprattus sprattus"), Country_B = c(NA,
"Tilapia zillii", "Fundulus rubrifrons", "Eutrigla gurnardus",
NA), Country_C = c("Tilapia guineensisi", "Tilapia zillii",
"Fundulus rubrifrons",
NA, NA)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))
关于r - 如何通过改变数据的配置来删除数据帧的NA?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/65116197/
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