Группа R или совокупность

Я хотел бы сделать group_by или агрегат. У меня что-то вроде:

> head(affiliation_clean)
  Affiliation_ID                       Affiliation_Name          City       Country
1       000001   New Mexico State University Las Cruces    Las Cruces United States
2       000001   New Mexico State University Las Cruces    Las Cruces          <NA>
3       000001   New Mexico State University Las Cruces          <NA>          <NA>
4       000002   Palo Alto Research Center Incorporated     Palo Alto          <NA>
5       000002   Palo Alto Research Center Incorporated          <NA> United States
6       000002   Palo Alto Research Center Incorporated          <NA>          <NA>

Группируя по «Affiliation_ID» и беря самую длинную строку «Affiliation_Name», «City» и «Country», я хотел бы получить:

> head(affiliation_clean)
  Affiliation_ID                       Affiliation_Name          City       Country
1       000001   New Mexico State University Las Cruces    Las Cruces United States
2       000002   Palo Alto Research Center Incorporated     Palo Alto United States

Заранее спасибо.

Попробуйте df1 %>% group_by_at(1:2) %>% summarise_all(funs(unique(.[!is.na(.)]))

akrun 21.03.2018 11:05

Вы просто хотите избавиться от своих значений NA, чтобы уникальные значения в City и Country были связаны со столбцами Affiliation_ID и Affiliation_Name?

Dom 21.03.2018 11:08
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
2
37
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Предполагая, что существует один unique 'Город / Страна' для каждого 'Affiliation_ID', 'Affiliation_Name', после группировки в первых двух столбцах получить элемент unique без NA всех других столбцов с summarise_all

library(dplyr)
affiliation_clean %>%
   group_by(Affiliation_ID, Affiliation_Name) %>%
   summarise_all(funs(unique(.[!is.na(.)])) )
# A tibble: 2 x 4
# Groups: Affiliation_ID [?]
#  Affiliation_ID Affiliation_Name                       City       Country      
#  <chr>          <chr>                                  <chr>      <chr>        
#1 000001         New Mexico State University Las Cruces Las Cruces United States
#2 000002         Palo Alto Research Center Incorporated Palo Alto  United States
Ответ принят как подходящий

Вот решение dplyr, основанное на вашем описании, чтобы выбрать самую длинную строку для каждого Affiliation_ID и каждого столбца.

library(dplyr)

dat2 <- dat %>%
  group_by(Affiliation_ID) %>%
  summarise_all(funs(.[which.max(nchar(.))][1]))
dat2
# # A tibble: 2 x 4
#   Affiliation_ID Affiliation_Name                       City       Country      
#            <int> <chr>                                  <chr>      <chr>        
# 1              1 New Mexico State University Las Cruces Las Cruces United States
# 2              2 Palo Alto Research Center Incorporated Palo Alto  United States

ДАННЫЕ

dat <-read.table(text = "  Affiliation_ID                       Affiliation_Name          City       Country
1       '000001'   'New Mexico State University Las Cruces'    'Las Cruces' 'United States'
                 2       '000001'   'New Mexico State University Las Cruces'    'Las Cruces'          NA
                 3       '000001'   'New Mexico State University Las Cruces'          NA          NA
                 4       '000002'   'Palo Alto Research Center Incorporated'     'Palo Alto'          NA
                 5       '000002'   'Palo Alto Research Center Incorporated'          NA 'United States'
                 6       '000002'   'Palo Alto Research Center Incorporated'          NA          NA",
                 header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

Другие вопросы по теме