R 重新排列NA和x27的位置；s使用组时由

我想重新排列NA在列中的位置，在另一个分类变量的每个级别中。例如，对于此数据帧：

df <- data.frame(fact=c(1,1,1,2,2,2), id=rep(1:6), value=c(NA,44,23,NA,NA,76))

---

df您应该删除mutate语句中的
df$
部分，否则您指的是完整列，而不是每个组的列。所以这应该很好：

df %>% group_by(fact) %>% mutate(newvar = value[order(is.na(value))])

输出：

# A tibble: 6 x 4
# Groups: fact [2]
   fact    id value newvar
  <dbl> <int> <dbl>  <dbl>
1  1.00     1  NA     44.0
2  1.00     2  44.0   23.0
3  1.00     3  23.0   NA  
4  2.00     4  NA     76.0
5  2.00     5  NA     NA  
6  2.00     6  76.0   NA  

#一个tible:6 x 4
#小组：事实[2]
事实id值newvar
1 1.00 1 NA 44.0
2  1.00     2  44.0   23.0
3 1.00 3 23.0北美
42.00 4 NA 76.0
5 2.00 5不适用
62.00 6 76.0北美
您甚至不需要使用
dplyr
您可以使用base
R
：

df$newvar <- ave(df$value, df$fact, FUN = function(x) x[order(-x)])

df
#  fact id value newvar
#1    1  1    NA     44
#2    1  2    44     23
#3    1  3    23     NA
#4    2  4    NA     76
#5    2  5    NA     NA
#6    2  6    76     NA

df$newvar另一个想法是使用
lead（）
函数按每组中的NAs数量前移。i、 e

library(dplyr)

df %>% 
 group_by(fact) %>% 
 mutate(new = lead(value, sum(is.na(value))))

给

#一个tible:6 x 4
#小组：事实[2]
事实id值新建
1 1.00 1 NA 44.0
2  1.00     2  44.0  23.0
3 1.00 3 23.0北美
42.00 4 NA 76.0
5 2.00 5不适用
62.00 6 76.0北美

注意：只有当您的NAs位于顶部，而您需要它们位于底部时，此操作才有效
请使用与dplyr动词一致的
排列
，再提出一个建议：

df %>%
  mutate(newvar = 
    arrange(df, fact, is.na(value), id) %>% pull(value)
  )

我认为
和（df，value[顺序（事实，-value）]）
也应该基于OP的example@akrun，这是一个很好的观点。然而，我倾向于不这样做，因为正如您所暗示的，如果
fact
尚未订购，它可能会产生意外的结果dplyr，比如OP
pull
在版本>=0.7.0（）
library(dplyr)

df %>% 
 group_by(fact) %>% 
 mutate(new = lead(value, sum(is.na(value))))

# A tibble: 6 x 4
# Groups:   fact [2]
   fact    id value   new
  <dbl> <int> <dbl> <dbl>
1  1.00     1  NA    44.0
2  1.00     2  44.0  23.0
3  1.00     3  23.0  NA  
4  2.00     4  NA    76.0
5  2.00     5  NA    NA  
6  2.00     6  76.0  NA  

df %>%
  mutate(newvar = 
    arrange(df, fact, is.na(value), id) %>% pull(value)
  )