Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/4/r/67.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
使用unite和str_to_title:NAs作为字符串联合,而作为NAs R未被检测到_R_Stringr - Fatal编程技术网

使用unite和str_to_title:NAs作为字符串联合,而作为NAs R未被检测到

使用unite和str_to_title:NAs作为字符串联合,而作为NAs R未被检测到,r,stringr,R,Stringr,我将NAs分为两列,它们是统一的。在联合之前,我使用str_to_title来创建统一的价值观 问题是,现在NAs没有注册为NAs,而是作为字符串合并。即 City State City, State Denver CO Denver, CO NA NA NA, NA Los Angeles CA Los Angeles, CA 我试着用df[df$col==“NA,NA

我将NAs分为两列,它们是统一的。在联合之前,我使用str_to_title来创建统一的价值观

问题是,现在NAs没有注册为NAs,而是作为字符串合并。即

City         State        City, State
Denver        CO          Denver, CO
NA            NA          NA, NA
Los Angeles   CA          Los Angeles, CA

我试着用
df[df$col==“NA,NA”]对它进行编码,我们可以创建一个索引,然后进行更新

library(stringr)
i1 <- !(is.na(df$City) & is.na(df$State))
df$City_State[i1] <- with(df[i1,], paste(City, State, sep=', '))
数据
df我们可以使用
tidyr::unite
na.rm=TRUE
忽略
na
值。粘贴时

tidyr::unite(df, CityState, City, State, na.rm = TRUE, remove = FALSE, sep = ",")

#       CityState        City State
#1      Denver,CO      Denver    CO
#2                       <NA>  <NA>
#3 Los Angeles,CA Los Angeles    CA
tidyr::unite(df,CityState,City,State,na.rm=TRUE,remove=FALSE,sep=“,”)
#城邦城邦
#1丹佛,科罗拉多州丹佛市
#2                         
#加利福尼亚州洛杉矶3号加利福尼亚州洛杉矶

使用
unite
时,请确保
City
State
是类型字符,而不是因子

如果在任一列中只有一个NA,那么预期的输出是什么?如果任一列为NA,我实际上希望它只是NA。在这种情况下,
stru_c
应该可以工作
df <- structure(list(City = c("Denver", NA, "Los Angeles"),
State = c("CO", 
NA, "CA")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))
tidyr::unite(df, CityState, City, State, na.rm = TRUE, remove = FALSE, sep = ",")

#       CityState        City State
#1      Denver,CO      Denver    CO
#2                       <NA>  <NA>
#3 Los Angeles,CA Los Angeles    CA