R，dplyr : Collapse character variable elements by group if there is only one unique non-NA element per group

Question

假设我有以下患者家乡的 data.frame df 和一个任意的临床指标，心率:

id          <- c(rep(1:3, each = 2), rep(4, 3))
pt_hometown <- c("Atlanta", NA, 
                 NA, "San Diego", 
                 NA, NA, 
                 "San Francisco", "Seattle", NA)
pt_heartrate <- c(NA, 82,
                  NA, NA,
                  76, 76,
                  90, 93, NA)

df <- data.frame(id = id, 
                 pt_hometown = pt_hometown,
                 pt_heartrate = pt_heartrate,
                 stringsAsFactors = FALSE)
df

哪个给

id   pt_hometown pt_heartrate
 1       Atlanta           NA
 1          <NA>           82
 2          <NA>           NA
 2     San Diego           NA
 3          <NA>           76
 3          <NA>           76
 4 San Francisco           90
 4       Seattle           93
 4          <NA>           NA

As I've learned here , summarise_each 可以将一个或多个函数应用于分组数据框，以将记录折叠为每组一个。最简单的情况可能是从 df 中的所有变量中选择第一个非 NA 值，并将它们折叠成每组一个。

  df1 <- df %>%  
    group_by(id) %>%
    summarise_each(funs(first(.[!is.na(.)]))

df1

id   pt_hometown pt_heartrate
 1       Atlanta           82
 2     San Diego           NA
 3            NA           76
 4 San Francisco           90

当然，对于实际应用，人们可能希望折叠得更具体一些。我知道如何按类型对 df 的变量进行分组，例如，选择每个 id 的 max 心率并折叠到一条记录，但我不知道该怎么做是有条件地将字符变量折叠为每组一条记录，因为只有一个唯一的非 NA 值。

更具体地说，考虑 id 编号为 4 的患者。他们有两个唯一的 pt_hometown 值，“San Francisco”和“Seattle”。显然两者都不可能是正确的。因此，我想折叠每个只有一个非 NA 值的组的记录，但保留存在多个非 NA 元素的行，然后将其引起我们组的注意，以决定如何纠正原始数据集中的错误。

所以我希望 df1 看起来像这样:

id   pt_hometown pt_heartrate
 1       Atlanta           82
 2     San Diego           NA
 3          <NA>           76
 4 San Francisco           90
 4       Seattle           93

这是我试过的:

df1 <- df %>%  
  group_by(id) %>%
  summarise_each_(funs(first(.[!is.na(.)])), df[length(unique(.[!is.na(.)])) == 1])

Answer 1

对于某些边缘情况，我不太清楚您想要什么，但这适用于 OP:

library(data.table)
dt = as.data.table(df) # or convert in place using setDT

unique(dt, by = c('id', 'pt_hometown'))[, lapply(.SD, na.omit), by = id]
#   id   pt_hometown pt_heartrate
#1:  1       Atlanta           82
#2:  2     San Diego           NA
#3:  3            NA           76
#4:  4 San Francisco           90
#5:  4       Seattle           93