R 替换data.table中的嵌套ifelse

我想在data.table中创建一列，该列从一组给定列中获取第一个非NA值：

图书馆数据表 o一些原始想法：

1使用fcase，当前可在开发版本中获得：

o[, nc := fcase(
      !is.na(a1), a1,
      !is.na(a2), a2,
      !is.na(a3), a3,
      rep(TRUE, nrow(o)), as.double(default)
)]

2.使用应用程序：

3使用熔体：

4将集合与列索引向量一起使用：

5使用带有矩阵数字索引的max.col：

o[, nc := {
    m <- as.matrix(.SD)
    m[cbind(seq.int(.N), max.col(!is.na(m), "first"))]
}]

5号和6号的学分归chinsoon12。 一些原始想法：

1使用fcase，当前可在开发版本中获得：

o[, nc := fcase(
      !is.na(a1), a1,
      !is.na(a2), a2,
      !is.na(a3), a3,
      rep(TRUE, nrow(o)), as.double(default)
)]

2.使用应用程序：

3使用熔体：

4将集合与列索引向量一起使用：

5使用带有矩阵数字索引的max.col：

o[, nc := {
    m <- as.matrix(.SD)
    m[cbind(seq.int(.N), max.col(!is.na(m), "first"))]
}]

5号和6号的学分归chinsoon12。

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谢谢，这与dplyr:：case_相比，它有助于避免嵌套ifelse的一些丑陋之处，但仍然需要大量硬编码。关于apply的第二个解决方案：它在大数据表中能很好地扩展吗？@thothal我认为它不能很好地扩展。很好，我也在考虑melt！需要对代码进行一点修改，同时也要避免一开始就创建行，现在它就像一个符咒一样工作。@thothal编辑后，结果不一样。。。和你期望的输出不一样，我忽略了这一点——做了一次回滚。但是，您的解决方案仍然给我一个空列。但是正确的结果是在行中的，所以我猜动态引用语义并不像预期的那样工作。谢谢，这与dplyr:：case_相比，它有助于避免嵌套ifels的一些丑陋之处，但仍然需要大量的硬编码。关于apply的第二个解决方案：它在大数据表中能很好地扩展吗？@thothal我认为它不能很好地扩展。很好，我也在考虑melt！需要对代码进行一点修改，同时也要避免一开始就创建行，现在它就像一个符咒一样工作。@thothal编辑后，结果不一样。。。和你期望的输出不一样，我忽略了这一点——做了一次回滚。但是，您的解决方案仍然给我一个空列。但是正确的结果在行中，所以我猜动态的by-ref语义并没有像预期的那样工作。

o[, nc := {
    m <- as.matrix(.SD)
    m[cbind(seq.int(.N), max.col(!is.na(m), "first"))]
}]

o[, names(o) := lapply(.SD, as.integer)][, 
    nc := fcoalesce(.SD)]