每行最后一个非NA行的列名；使用tidyverse解决方案？

简要数据集描述：我有从Qualtrics生成的调查数据，我已将其作为TIBLE导入R。每列对应一个调查问题，我保留了原始的列顺序（与调查中问题的顺序相对应）

简单语言问题：由于正常的参与者流失，并非所有参与者都完成了调查中的所有问题。我想知道每个参与者在调查中走了多远，以及他们在停下来之前回答的最后一个问题

R:中的问题陈述我要生成（使用tidyverse）：

• 1） 一个新列（lastq），列出每行（即每个参与者）最后一个非NA列的名称（即他们完成的最后一个问题的名称）
• 2） 第二个新列，列出lastq中列的编号

---

示例数据帧df

df <- tibble(
  year = c(2015, 2015, 2016, 2016),
  grade = c(1, NA, 1, NA),
  height = c("short", "tall", NA, NA),
  gender = c(NA, "m", NA, "f")
 )

  # A tibble: 4 x 4
   year grade height gender
  <dbl> <dbl>  <chr>  <chr>
1  2015     1  short   <NA>
2  2015    NA   tall      m
3  2016     1   <NA>   <NA>
4  2016    NA   <NA>      f

   # A tibble: 4 x 6
   year grade height gender  lastq lastqnum
  <dbl> <dbl>  <chr>  <chr>  <chr>    <dbl>
1  2015     1  short   <NA> height        3
2  2015    NA   tall      m gender        4
3  2016     1   <NA>   <NA>  grade        2
4  2016    NA   <NA>      f gender        4

df%map（其中（！是.na（））

ds%>%
地图（尾部（！is.na（.），2））

ds%>%
行（）
变异（last=哪个（！is.na（ds）））

?

---

---

非常感谢你的帮助

按照James的建议编写一个解决问题的函数，但要更加健壮（处理所有答案都为NA的情况）

L

使0成为整数，而不是数字。为了提高速度（当有许多行时），请使用matrixStats包

f1 = function(df) {
    idx = ifelse(is.na(df), 0L, col(df))
    matrixStats::rowMaxs(idx, na.rm=TRUE)
}

按照markus的建议在dplyr上下文中使用此选项

mutate(df, lastqnum = f1(df), lastq = c(NA, names(df))[lastqnum + 1])
df %>% mutate(lastqnum = f1(.), lastq = c(NA, names(.))[lastqnum + 1])

还是就这么做

lastqnum = f1(df)
cbind(df, lastq=c(NA, names(df))[lastqnum + 1], lastqnum)

验收后编辑我想整理方法首先是将数据整理成长格式

df1 = cbind(gather(df), id = as.vector(row(df)), event = as.vector(col(df)))

然后分组总结

group_by(df1, id) %>%
    summarize(lastq = tail(event[!is.na(value)], 1), lastqname = key[lastq])

---

当这里没有答案时，这不能处理这种情况。

max（它是（！is.na（ds）））

？我不确定这是否遵循idomatic tidyverse，因为使用了ifelse而不是if\u else，cbind而不是bind\u cols，等等。

group_by(df1, id) %>%
    summarize(lastq = tail(event[!is.na(value)], 1), lastqname = key[lastq])