R 嵌套的ifelse语句，具有编程数量的嵌套级别

我有一个3列的矩阵。对于每一行，应选择一个非缺失值，-如果在第1列中未找到值，将搜索第2列，然后搜索第3列，并由用户给出顺序

我对我的复杂嵌套的

ifelse

方法相当满意——唉，这取决于给定列的相同长度。但是列的数量应该是灵活的（因此嵌套的ifelse语句的数量应该是灵活的）——这意味着，如果用户只选择了一列或两列，即使不需要的列包含一个值，也会导致NA

foo_mat[1，]NA 100 2
#>[2，]3087 NA
#>[3，]15 NA 10
#> [4,]  0   0  0
#>[5，]NA-NA-NA
foo（foo_mat，c（“a”、“c”、“b”））
#>[1]230150 NA
foo（foo_mat，precd=c（“b”，“a”））
#>x[，preced[3]]中的错误：下标超出边界#（当然）
#期望输出
#>[1]100 87 15 0 NA

与其使用嵌套的

ifelse

，不如使用

合并创建函数

foo <- function(data, preced) {
        do.call(dplyr::coalesce, as.data.frame(data[, preced]))
       }


foo(foo_mat, c("a", "c", "b"))
#[1]  2 30 15  0 NA
foo(foo_mat, c("b", "a"))
#[1] 100  87  15   0  NA

基准R：

apply（foo_mat[，c（“a”，“c”，“b”）]），1，函数（z）c（na.省略（z），na）[1]）
#[1]230150 NA

anon函数是一个两步过程：


首先，删除任何
NA
s，这样我们就可以获取第一个非
NA
值
其次，
na.ommit（.）
将返回
整数（0）
，这不是您想要的，因此
c（，na）[1]
确保在
na.ommit（.）
之后，
c（.）
向量中始终至少有一个值，并且我们想要第一个值；如果
na.ommit
不返回任何内容，那么至少我们有一个
na

使用
apply（foo_mat，1，…）
按行执行此操作。您可以通过重新排列进入
apply
数据的列来控制首选项顺序，就像我使用
foo_mat[，c（“a”，“c”，“b”）]
一样

作为一项功能：

foo这里有一个函数
foo
，它可以根据所发布的示例的需要工作

foo <- function(x, preced){
  apply(x[, preced], 1, function(y){
    w <- !is.na(y)
    if(any(w)) y[w][1] else NA
  })
}

foo(foo_mat, c("a", "c", "b"))
#[1]  2 30 15  0 NA
foo(foo_mat, preced = c("b", "a"))
#[1] 100  87  15   0  NA

foo您的示例数据是一个良好的开端，但缺少最后一部分。我想它需要添加
“b”，“c”）
，对吗？我的错，谢谢你看到它。。。但我的鼠标拖动复制/粘贴并没有抓到它，所以不管怎样，一起编辑它可能会很有用。谢谢，很抱歉发出噪音。仅供参考，@RuiBarradas提供的答案提供了相同的结果。但是在这种大小的数据上，这个函数的速度是原来的两倍多。我认为
c（z[！is.na（z）]，na）[1]
甚至可以写
z[！is.na（z）][1]
，因为
整数（0）[1]
是
na
foo <- function(x, preced){
  apply(x[, preced], 1, function(y){
    w <- !is.na(y)
    if(any(w)) y[w][1] else NA
  })
}

foo(foo_mat, c("a", "c", "b"))
#[1]  2 30 15  0 NA
foo(foo_mat, preced = c("b", "a"))
#[1] 100  87  15   0  NA