J'ai créé le dataframe suivant dans R
Adding missing grouping variables: `ID` Error in tbl_if_vars(.tbl, .p, .env, ..., .include_group_vars = .include_group_vars) : length(.p) == length(tibble_vars) is not TRUE
Le dataframe généré est le suivant
library(dplyr) df%>% group_by(ID)%>% select(II, JJ,KK)%>% mutate_if(df[, colSums(is.na(df)) == nrow(df)]<999)
Je souhaite sous-définir le dataframe par les valeurs d'ID et remplacez toutes les colonnes contenant uniquement des valeurs NA par 999. le résultat doit être comme suit
ID II JJ KK A 999 1 1 A 999 2 2 A 999 3 NA B 1 999 NA B 2 999 5 B 3 999 6
J'ai essayé ce code
ID II JJ KK A NA 1 1 A NA 2 2 A NA 3 NA B 1 NA NA B 2 NA 5 B 3 NA 6
3 Réponses :
Nous pouvons utiliser tous pour capturer des groupes avec tous les AN. Puisque nous voulons remplacer les NA dans toutes les colonnes, alors nous pouvons utiliser mutate_all , où les funs (c'est-à-dire la fonction à appliquer à tous les colonnes) est un simple replace () des groupes où les valeurs de all () sont NA. Le remplacement est 999 .
# A tibble: 6 x 4 # Groups: ID [2] ID II JJ KK <fct> <dbl> <dbl> <dbl> 1 A 999 1 1 2 A 999 2 2 3 A 999 3 NA 4 B 1 999 NA 5 B 2 999 5 6 B 3 999 6
qui donne,
library(tidyverse) df %>% group_by(ID) %>% mutate_all(funs(replace(., all(is.na(.)), 999)))
Soigné. Puis-je demander comment cela fonctionne monsieur. Je suis clair jusqu'à group_by mais de mutate_all je suis un peu flou
@marciaakshayaLeo J'ai ajouté une explication. Faites-moi savoir si vous avez d'autres questions
Pour intégrer également une solution data.table :
library(data.table)
setDT(df)
df[, lapply(.SD,
function(col) if (all(is.na(col))) 999 else col),
by = ID]
# ID II JJ KK
# 1: A 999 1 1
# 2: A 999 2 2
# 3: A 999 3 NA
# 4: B 1 999 NA
# 5: B 2 999 5
# 6: B 3 999 6
Nous parcourons toutes les colonnes non ID avec lapply et remplacez-les par 999 si tous sont NA.
Vous pouvez utiliser setDT () au lieu de as.data.table () (c'est plus rapide) ET vous n'avez pas besoin de spécifier .SDcols --- il s'agit automatiquement de toutes les colonnes non spécifiées dans par .
Merci, j'apprends juste data.table (je suis plus un gars dplyr ) - je vais changer le code, merci pour votre perspicacité, très utile! +1
Et une approche de base r:
df[sapply(df, function(x)
if(is.numeric(x)) is.na(ave(x, df$ID, FUN = function(y)
mean(y, na.rm = TRUE))) else rep(FALSE, length(x)))] <- 999
df
ID II JJ KK
1 A 999 1 1
2 A 999 2 2
3 A 999 3 NA
4 B 1 999 NA
5 B 2 999 5
6 B 3 999 6
Pas un double de la recommandation @tifu
Vous avez raison, supprimera la recommandation