r - 数据帧过滤

Question

我有以下data.frame df:

df = data.frame(col1    = c('a','a','a','a','a','b','b','c','d'),
                col2    = c('a','a','a','b','b','b','b','a','a'),
                height1 = c(NA,32,NA,NA,NA,NA,NA,25,NA),
                height2 = c(31,31.5,NA,NA,11,12,13,NA,NA),
                col3    = 1:9)

#  col1 col2 height1 height2 col3
#1    a    a      NA    31.0    1
#2    a    a      32    31.5    2
#3    a    a      NA      NA    3
#4    a    b      NA      NA    4
#5    a    b      NA    11.0    5
#6    b    b      NA    12.0    6
#7    b    b      NA    13.0    7
#8    c    a      25      NA    8
#9    d    a      NA      NA    9

我想为 col1, col2中的每对值构建一个包含以下值的列 height:

如果NA和height1中只有height2，则返回NA。

如果height1中有一个值，请使用此值。 (对于一对col1, col2，在non NA列中最多有一个height1值)

如果NA中只有height1，而non NA中只有一些height2值，则取height2中的第一个值。

我还需要在 col3列中保留相应的值。

新的 data.frame new.df如下所示:

#  col1 col2 height col3
#1    a    a     32    2
#2    a    b     11    5
#3    b    b     12    6
#4    c    a     25    8
#5    d    a     NA    9

我希望使用一种简洁的 data.frame方法，但是我意识到我找不到这种方法!

Answer 1

使用dplyr:

df %>%
  mutate( 
    order = ifelse(!is.na(height1), 1, ifelse(!is.na(height2), 2, 3)),
    height = ifelse(!is.na(height1), height1, ifelse(!is.na(height2), height2, NA))
    ) %>%
  arrange( col1, col2, order, height) %>%
  distinct(col1, col2) %>%
  select( col1, col2, height, col3)