Как удалить строки с NA в определенном столбце, но только если у них есть дубликат в другом столбце?

Итак, у меня есть этот фрейм данных, в котором некоторые строки дублируются в столбце «Виды», а некоторые нет. NA есть во всех типах строк, как дублированных, так и не дублированных.

Species            |  A  |  B  |  
--------------------------------
Tilapia guineensis |  1  |  10 |  
Tilapia guineensis |  1  |  NA |   
Tilapia zillii     |  3  |  23 |  
Tilapia zillii     |  3  |  NA |  
Eutrigla gurnardus | 18  |  4  |
Caramila artida    |  9  |  NA |  
Sprattus sprattus  |  7  |  6  |
Spalili burcant    | 11  |  NA |

Я хочу удалить те строки, которые имеют NA в столбце B, но только если они принадлежат повторяющейся строке. Мой вывод будет примерно таким:

Species            |  A  |  B  |  
--------------------------------
Tilapia guineensis |  1  |  10 |    
Tilapia zillii     |  3  |  23 |    
Eutrigla gurnardus | 18  |  4  |
Caramila artida    |  9  |  NA |  
Sprattus sprattus  |  7  |  6  |
Spalili burcant    | 11  |  NA |

По сути, если строка дублируется в столбце «Виды» и имеет NA в столбце B, я хочу удалить эту строку с NA. Однако, если строка в столбце Species уникальна, я хочу сохранить ее, даже если она имеет NA.

Извините, если путаю, заранее спасибо.

Воспроизводимый формат данных:

df <- read.csv(text = "
Species,A,B
Tilapia guineensis,1,10
Tilapia guineensis,1,NA
Tilapia zillii,3,23
Tilapia zillii,3,NA
Eutrigla gurnardus,18,4
Caramila artida,9,NA
Sprattus sprattus,7,6
Spalili burcant,11,NA")
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 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...
3
0
83
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Вы можете выбрать строку, если есть только 1 строка для Species или если это не значение NA.

library(dplyr)
df %>% group_by(Species) %>% filter(n() == 1 | !is.na(B))

#  Species                A     B
#  <chr>              <int> <int>
#1 Tilapia guineensis     1    10
#2 Tilapia zillii         3    23
#3 Eutrigla gurnardus    18     4
#4 Caramila artida        9    NA
#5 Sprattus sprattus      7     6
#6 Spalili burcant       11    NA

Вы также можете написать ту же логику в базе R и data.table :

#Base R
subset(df, ave(!is.na(B), Species, FUN = function(x) length(x) == 1 | x))

#data.table
library(data.table)
setDT(df)[, .SD[.N == 1 | !is.na(B)], Species]

данные

df <- structure(list(Species = c("Tilapia guineensis", "Tilapia guineensis", 
"Tilapia zillii", "Tilapia zillii", "Eutrigla gurnardus", "Caramila artida", 
"Sprattus sprattus", "Spalili burcant"), A = c(1L, 1L, 3L, 3L, 
18L, 9L, 7L, 11L), B = c(10L, NA, 23L, NA, 4L, NA, 6L, NA)), row.names = c(NA, 
-8L), class = "data.frame")

Я думаю, вы можете избежать использования какой-либо логики группировки и получить результат за один проход:

df[!(duplicated(df$Species) & is.na(df$B)),]
#             Species  A  B
#1 Tilapia guineensis  1 10
#3     Tilapia zillii  3 23
#5 Eutrigla gurnardus 18  4
#6    Caramila artida  9 NA
#7  Sprattus sprattus  7  6
#8    Spalili burcant 11 NA

Другие вопросы по теме