在R中仅使用NA值的数据框中选择不同的行

我有一个3列的数据框

ID1 <- c(1,1,2,2,3,4)

ID2 <- c(11,NA,12,NA,NA,NA)

Val <- c("A","B","C","D","E","F")

DF <- data.frame(ID1,ID2,Val, stringsAsFactors=FALSE)

---

ID1如果所说的唯一行是指
ID1
的唯一值，那么这个代码就有了窍门：

DF[which(!duplicated(DF$ID1) & is.na(DF$ID2)),]

  ID1 ID2 Val
5   3  NA   E
6   4  NA   F

如果您喜欢使用
子集
，则此代码将提供相同的输出：

subset(DF , !duplicated(ID1) & is.na(ID2))

如果所说的唯一行是指
ID1
的唯一值，则此代码将实现以下技巧：

DF[which(!duplicated(DF$ID1) & is.na(DF$ID2)),]

  ID1 ID2 Val
5   3  NA   E
6   4  NA   F

如果您喜欢使用
子集
，则此代码将提供相同的输出：

subset(DF , !duplicated(ID1) & is.na(ID2))

尝试：

尝试：

定义一个函数来查找
ID1
组，这些组在
ID2
中包含所有NAs，然后
返回它们的唯一行

library(dplyr)

select_na <- function(df_sub) {
  if (any(!is.na(df_sub$ID2))) {
    return(df_sub[0,])
  }
  else {
    return(unique(df_sub))
  }
}

DF %>%
  group_by(ID1) %>%
  do(select_na(.))

库（dplyr）
选择_na%
分组依据（ID1）%>%
do（选择不适用（）

提供您想要的内容。
定义一个函数，用于查找
ID1
组，其中
ID2
中包含所有NAs，然后
返回它们的唯一行

library(dplyr)

select_na <- function(df_sub) {
  if (any(!is.na(df_sub$ID2))) {
    return(df_sub[0,])
  }
  else {
    return(unique(df_sub))
  }
}

DF %>%
  group_by(ID1) %>%
  do(select_na(.))

库（dplyr）
选择_na%
分组依据（ID1）%>%
do（选择不适用（）

提供您想要的内容。
是否有其他功能区分数据帧的最后两行？否则，将无法唯一地选择这些行。可能类似于
名称（table（dat$id1[is.na（dat$id2）]）==1）
我认为这个问题不是很清楚。您能更清楚地解释一下选择行的规则吗？@A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1以下所有答案都足以满足需要。前两个在实现方面相当简单。Thanks@string，然后您可能应该选择一个并将其标记为已接受…是否有任何其他功能区分数据帧的最后两行？否则，将无法唯一地选择这些行。可能类似于
名称（table（dat$id1[is.na（dat$id2）]）==1）
我认为这个问题不是很清楚。您能更清楚地解释一下选择行的规则吗？@A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1以下所有答案都足以满足需要。前两个在实现方面相当简单。Thanks@string，然后您可能应该选择一个并将其标记为已接受…如果他们希望这样做，只需执行
DF%>%groupby（ID1）%>%filter（sum（is.na（ID2））==n（））
。我认为OP需要澄清他们的情况。@A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1这确实简单得多，谢谢提醒。但是，我对提取“ID2为'NA'的唯一行”的解释是，在
ID1
或
Val
中选择具有唯一值的行。按照您的方法，两行具有相同的
ID1
和
Val
都将包括在内，而我的行仅包括其中一行。让我们拭目以待，看看OP是否有进一步的澄清。更直接的方法是只做
DF%>%groupby（ID1）%>%filter（sum（is.na（ID2））==n（））
，如果他们想要的话。我认为OP需要澄清他们的情况。@A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1这确实简单得多，谢谢提醒。但是，我对提取“ID2为'NA'的唯一行”的解释是，在
ID1
或
Val
中选择具有唯一值的行。按照您的方法，两行具有相同的
ID1
和
Val
都将包括在内，而我的行仅包括其中一行。让我们拭目以待，看看OP是否有进一步的澄清。