R代码使用最后一列对齐所有行的长度

我有一个相当复杂和大的数据帧，我需要在R中进行数据排列。我不能想出任何可能的方法来在R中使用，所以任何帮助都将不胜感激

我的数据框架中的示例如下所示：

原始数据

现在数据必须这样完成。我想通过使用列“v8”对齐来移动所有行

需要这样做

对于NA，原始数据中有一些NA，它们都属于特定变量。 它们只能被视为价值观

有人能帮忙吗？

---

那将是巨大的感激

您可以使用快速脏循环来实现这一点（但根据数据集的大小，这可能效率低下）

循环的第一级遍历每一行，并检查最后一列是否包含NA值——如果是，则将所有内容滑动一次。重复此操作多次，以防数据集末尾有许多列带有NA，并且需要滑动很长的距离（使用第二级循环对数据集中的每列迭代一次；n-1次迭代就足够了）

#数据集
dat坦率地说，这不应该是一个
数据框架，而应该是一个
矩阵：在框架中，每一列表示有意义的东西，并且可能与相邻的列不同；在这幅数据图中，显示整数的绝对列似乎没有多大意义，即使相对位置（在一行内）有多大意义。我建议你转换成矩阵，不要把它当作一个框架

df您还可以执行以下操作：

library(tidyr)
library(dplyr)
library(stringr)

df <- data.frame(
  v1=c(12,NA,22,NA),
  v2=c(34,45,88,75),
  v3=c(56,78,78,NA),
  v4=c(78,NA,NA,44),
  v5=c(NA,NA,NA,NA),
  v6=c(NA,43,67,6),
  v7=c(NA,52,32,NA),
  v8=c(98,NA,NA,NA))


cols <- ncol(df)

df %>%
  unite("id") %>%
  mutate(id2 = gsub("(_NA)*$", "", id)) %>%
  mutate(del_count = cols - 1 - str_count(id2, "_")) %>%
  transmute(col = paste0(strrep("_", del_count), id2)) %>%
  separate(col, paste0("V", 1:cols), "_")

  V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8
1 12 34 56 78 NA NA NA 98
2    NA 45 78 NA NA 43 52
3    22 88 78 NA NA 67 32
4       NA 75 NA 44 NA  6

library（tidyr）
图书馆（dplyr）
图书馆（stringr）
df%
突变（id2=gsub（“（\u-NA）*$”，“”，id））%>%
突变（del_count=cols-1-str_count（id2，“）））%>%
转换（col=paste0（strrep（“，”del_count），id2））%>%
分离（列，粘贴0（“V”，1:列），“”）
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8
112345678NA98
2 NA 45 78 NA 43 52
3 22 88 78 NA 67 32
4 NA 75 NA 44 NA 6

它为所有变量创建连接字符串，然后删除最后重复的
NA
s，然后用
'
分隔符填充，然后用分隔符拆分列。
欢迎使用StackOverflow！请阅读相关信息以及如何给出建议。这将使其他人更容易帮助您。请不要发布代码/数据/错误的图像：它无法复制或搜索（SEO），它会破坏屏幕阅读器，并且可能不适合某些移动设备。参考：（和）。请直接包括代码或数据（例如，
dput（head（x））
或
data.frame（…）
），谢谢，@icecreamtouctank非常感谢！！当我转换成矩阵时，它就起作用了。但是，当我想将矩阵转换回数据帧时，数据帧看起来仍然与原始数据帧一样。您是否将
t（apply（…）
的输出保存回了其他内容？R通常不会产生副作用（比如说，
data.table
包除外），因此需要将函数的输出存储到变量中（相同或新）。试试mtx干杯！！终于工作了！！是的，我只是忘记了输出函数！这不仅将数字转换为字符串（可逆），而且不再区分
NA
和空字符串。通常，最好不要在未指定的情况下将数字来回转换为字符串（或者转换为数字，您不需要这样做），因为很容易丢失（这些是int，不太可能丢失任何内容，但仍然非常低效）.谢谢你的反馈-完全理解。非常感谢~~我只是使用单独和联合功能来安排我的数据。现在我可以把这些函数放在一起了！！
library(tidyr)
library(dplyr)
library(stringr)

df <- data.frame(
  v1=c(12,NA,22,NA),
  v2=c(34,45,88,75),
  v3=c(56,78,78,NA),
  v4=c(78,NA,NA,44),
  v5=c(NA,NA,NA,NA),
  v6=c(NA,43,67,6),
  v7=c(NA,52,32,NA),
  v8=c(98,NA,NA,NA))


cols <- ncol(df)

df %>%
  unite("id") %>%
  mutate(id2 = gsub("(_NA)*$", "", id)) %>%
  mutate(del_count = cols - 1 - str_count(id2, "_")) %>%
  transmute(col = paste0(strrep("_", del_count), id2)) %>%
  separate(col, paste0("V", 1:cols), "_")

  V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8
1 12 34 56 78 NA NA NA 98
2    NA 45 78 NA NA 43 52
3    22 88 78 NA NA 67 32
4       NA 75 NA 44 NA  6