R 压缩不同列中带有NA的行以创建一行

我有一个这样的数据框

test <- data.frame(id = rep(LETTERS[1:2],each = 3), 
    a = c(1,NA,NA,10,NA,NA), 
    b = c(2,NA,NA,20,NA,NA), 
    c = c(NA,3,NA,NA,30,NA), 
    d = c(NA,NA,4,NA,NA,40))

获取此data.frame

      id  a  b  c  d
    1  A  1  2  3  4
    2  B 10 20 30 40

它可以工作，但是有没有更直接的方法不用使用

colSums

，对行进行某种压缩，为每个“id”创建一行，因为在每个“id”中，所有列只有一个值，其余的都是NAs。我在寻找其他东西的时候在某处遇到过类似的请求，但现在找不到了

---

谢谢

当我遇到类似问题时，这里推荐了一个解决方案，使用data.table和is.na：

require(data.table)
DT=data.table(test)

unique(DT[, lapply(.SD, function(x) x[!is.na(x)]), by = id])

   id  a  b  c  d
1:  A  1  2  3  4
2:  B 10 20 30 40

请注意，这将为您提供一个

数据.table

，而不是

数据.frame

。如果您不习惯使用此数据结构，可以轻松地将其转换为：

data.frame(unique(DT[, lapply(.SD, function(x) x[!is.na(x)]), by = id]))

  id  a  b  c  d
1  A  1  2  3  4
2  B 10 20 30 40

---

via:

当我遇到类似问题时，使用data.table和is.na向我推荐了一个解决方案：

require(data.table)
DT=data.table(test)

unique(DT[, lapply(.SD, function(x) x[!is.na(x)]), by = id])

   id  a  b  c  d
1:  A  1  2  3  4
2:  B 10 20 30 40

请注意，这将为您提供一个

数据.table

，而不是

数据.frame

。如果您不习惯使用此数据结构，可以轻松地将其转换为：

data.frame(unique(DT[, lapply(.SD, function(x) x[!is.na(x)]), by = id]))

  id  a  b  c  d
1  A  1  2  3  4
2  B 10 20 30 40

---

via:

我不知道这要容易得多，但是：

test <- data.frame(id.l = rep(LETTERS[1:2],each = 3), 
                   a = c(1,NA,NA,10,NA,NA), 
                   b = c(2,NA,NA,20,NA,NA), 
                   c = c(NA,3,NA,NA,30,NA), 
                   d = c(NA,NA,4,NA,NA,40))
x <- melt(test, id.l = id, na.rm = T)
dcast(x, id.l ~ variable)
# id.l  a  b  c  d
# 1    A  1  2  3  4
# 2    B 10 20 30 40

---

test我不知道这要简单得多，但是：

test <- data.frame(id.l = rep(LETTERS[1:2],each = 3), 
                   a = c(1,NA,NA,10,NA,NA), 
                   b = c(2,NA,NA,20,NA,NA), 
                   c = c(NA,3,NA,NA,30,NA), 
                   d = c(NA,NA,4,NA,NA,40))
x <- melt(test, id.l = id, na.rm = T)
dcast(x, id.l ~ variable)
# id.l  a  b  c  d
# 1    A  1  2  3  4
# 2    B 10 20 30 40

使用R基函数测试

> test[is.na(test)] <-0
> aggregate(.~id, data=test, FUN="sum")
  id  a  b  c  d
1  A  1  2  3  4
2  B 10 20 30 40

>test[is.na（test）]聚合（.~id，data=test，FUN=“sum”）
id a b c d
1A1234
2 B 10 20 30 40
使用R基函数

> test[is.na(test)] <-0
> aggregate(.~id, data=test, FUN="sum")
  id  a  b  c  d
1  A  1  2  3  4
2  B 10 20 30 40

>test[is.na（test）]聚合（.~id，data=test，FUN=“sum”）
id a b c d
1A1234
2 B 10 20 30 40
另一个
dplyr
解决方案如下：

library(dplyr)
test %>% group_by(id) %>% summarise(a = na.omit(a)[1], b = na.omit(b)[1],
c = na.omit(c)[1], d = na.omit(d)[1])

另一种
dplyr
解决方案如下：

library(dplyr)
test %>% group_by(id) %>% summarise(a = na.omit(a)[1], b = na.omit(b)[1],
c = na.omit(c)[1], d = na.omit(d)[1])

使用
base的解决方案

apply(test, 2, function(x) unique(na.omit(x)))

使用
base的解决方案

apply(test, 2, function(x) unique(na.omit(x)))

可能重复：另一种方法：
split（na.omit（unlist）（test[，-1]，use.names=FALSE）），c（FALSE，TRUE））
可能重复：另一种方法：
split（na.omit（unlist）（test[，-1]，use.names=FALSE）），c（FALSE，TRUE））
谢谢。这当然是同一个问题。我会记得“折叠记录”而不是“压缩行”注意：
x[！is.na（x）]
相当于
na.omit（x）
。谢谢。这当然是同一个问题。我会记得“折叠记录”而不是“压缩行”注意：
x[！is.na（x）]
相当于
na.omit（x）
。谢谢。我经常使用plyr和重塑，只是没有想到在这里尝试它们！：（是的，可能“id”不是一个安全的变量名。谢谢。我经常使用plyr和重塑，只是没有想到在这里试用它们！：（是的，可能“id”不是一个安全的变量名。@Jilber谢谢你的建议。由于我的data.frame太大，熔铸技术填满了我的RAM，然后交换，结果又重新启动了。在这种情况下，可能是base-R。我的声誉不允许我对它进行投票，但我愿意。Thxagain@Jilber谢谢你的邀请建议。由于我的data.frame太大，熔铸技术填满了我的RAM，然后交换，结果又重新启动。在这种情况下，可能是base-R。我的声誉不允许我对其进行升级，但我想再次升级。Thx