获得'；NA'；在R中的性别数据包中找不到性别

我想知道我如何才能得到所有的价值，不能与性别包处理。请查看以下代码：

图书馆（性别）
test=tibble:：tribble(
~Name1，
“彼得”，
“苏珊”，
“纽伦堡”，
“测试”，
“海子”，
“他”
)
test$Name1给定
test
作为名称的“矩阵”（实际上是一个
tible
），您只需使用
dplyr:：right\u join（）
，如下所示

library(gender)
library(dplyr)

# ...
# Your code to get the 'test' dataset of names.
# ...

# Consolidate any names (Name1, Name2, ...) into a single column.
consolidated <- data.frame(all_names = as.character(as.vector(as.matrix(test))))

# Get the gender predictions.
genderpred <- gender(consolidated$all_names, method = "ssa")

# Perform the join using the consolidated names.
genderpred <- genderpred %>%
  right_join(consolidated, by = c("name" = "all_names"))

通过使用
右键连接
，您可以包括
测试
中的所有名称：而不仅仅是那些在
genderpred
中具有匹配的
名称的名称。当这样的名称（如
“Nuernberg”
）不匹配时，它将填充一个“空白”的新行（用
NA
s填充）

可以找到
join
s的
dplyr
文档

更新
根据海报，我扩展了代码（如上），以处理
test
中的多个名称列。因此，初始
测试
数据集

test <- tibble::tribble(
  ~Name1,      ~Name2,       # ...  ~Name_n
  "Peter",     "Gary",       # ...     .
  "Susan",     "Mary",       # ...     .
  "Nuernberg", "Heisenberg", # ...     .
  "Test",      "And",        # ...     .
  "Heiko",     "So",         # ...     .
  "He",        "Forth"       # ...     .
)

然后可以根据需要对其进行过滤（
dplyr:：filter（）
）和排序（
dplyr:：arrange（）
）。
给定
test
作为名称的“矩阵”（实际上是一个
tibble
），您可以简单地使用
dplyr:：right\u join（）
）

library(gender)
library(dplyr)

# ...
# Your code to get the 'test' dataset of names.
# ...

# Consolidate any names (Name1, Name2, ...) into a single column.
consolidated <- data.frame(all_names = as.character(as.vector(as.matrix(test))))

# Get the gender predictions.
genderpred <- gender(consolidated$all_names, method = "ssa")

# Perform the join using the consolidated names.
genderpred <- genderpred %>%
  right_join(consolidated, by = c("name" = "all_names"))

通过使用
右键连接
，您可以包括
测试
中的所有名称：而不仅仅是那些在
genderpred
中具有匹配的
名称的名称。当这样的名称（如
“Nuernberg”
）不匹配时，它将填充一个“空白”的新行（用
NA
s填充）

可以找到
join
s的
dplyr
文档

更新
根据海报，我扩展了代码（如上），以处理
test
中的多个名称列。因此，初始
测试
数据集

test <- tibble::tribble(
  ~Name1,      ~Name2,       # ...  ~Name_n
  "Peter",     "Gary",       # ...     .
  "Susan",     "Mary",       # ...     .
  "Nuernberg", "Heisenberg", # ...     .
  "Test",      "And",        # ...     .
  "Heiko",     "So",         # ...     .
  "He",        "Forth"       # ...     .
)

然后可以根据需要对其进行筛选（
dplyr:：filter（）
）和排序（
dplyr:：arrange（）
）。
感谢您的帮助！但是，如果我有一个包含多列的矩阵，而不是像我的示例中所有名称都存储在“name1”下那样只有一个维度，那么我该怎么做呢？我不知道为什么需要一个包含多个名称列的
test
矩阵。这就是说，如果您希望得到与上面我的
genderpred
相同形式的结果，您可以在执行联接时将
test
合并到一个
name
列中。我将很快添加一个编辑。您好@MaxH.，我刚刚更新了代码以处理带有多个名称列的
测试
矩阵。谢谢您的帮助！但是，如果我有一个包含多列的矩阵，而不是像我的示例中所有名称都存储在“name1”下那样只有一个维度，那么我该怎么做呢？我不知道为什么需要一个包含多个名称列的
test
矩阵。这就是说，如果您希望得到与上面我的
genderpred
相同形式的结果，您可以在执行联接时将
test
合并到一个
name
列中。我将很快添加一个编辑来达到这个效果。Hi@MaxH.，我刚刚更新了代码来处理一个带有多个名称列的
test
矩阵。