是否有一个合并函数可以优先考虑公共(public)变量中的非缺失值？
考虑以下示例。
首先，我们生成两个具有相同 ID 的 data.frames，但特定变量上的缺失值互补:
set.seed(1)
missings <- sample.int(6, 3)
df1 <- data.frame(ID = letters[1:6], V1 = NA)
df2 <- data.frame(ID = letters[1:6], V1 = NA)
df1$V1[missings] <- rnorm(3)
df2$V1[setdiff(1:6, missings)] <- rnorm(3)
应用
merge 或 join 包中的任何 dplyr 函数会产生类似于以下的结果:> merge(df1, df2, by = 'ID')
ID V1.x V1.y
1 a NA -1.5399500
2 b 1.3297993 NA
3 c 0.4146414 NA
4 d NA -0.9285670
5 e NA -0.2947204
6 f 1.2724293 NA
我们想以一种“更智能”的方式连接这两个 data.frames，当另一个 data.frame 中没有丢失时，它会忽略一个 data.frame 中的缺失值，以获得以下输出:
> output <- df1
> output$V1[is.na(df1$V1)] <- df2$V1[!(is.na(df2$V1))]
> output
ID V1
1 a -1.5399500
2 b 1.3297993
3 c 0.4146414
4 d -0.9285670
5 e -0.2947204
6 f 1.2724293
我们可以假设
df1 和 df2 具有完全互补的 V1 缺失值。编辑
适用于任意数量变量的解决方案将是理想的。
最佳答案
感谢@Gregor 和@StevenBeaupré 非常有帮助的评论，我想出了一个使用 coalesce.na 包中的 kimisc 的解决方案，该解决方案扩展到任意数量的变量:
mapply(function(x,y) coalesce.na(x,y), df1$V1, df2$V1)
[1] -1.5399500 1.3297993 0.4146414 -0.9285670 -0.2947204 1.2724293
请注意，
df1$V1 和 df2$V1 可以替换变量列表，允许以下内容:> set.seed(1)
> missings <- sample.int(6, 3)
> df1 <- data.frame(ID = letters[1:6],
+ V1 = NA,
+ V2 = NA)
> df2 <- data.frame(ID = letters[1:6],
+ V1 = NA,
+ V2 = NA)
> df1$V1[missings] <- rnorm(3)
> df2$V1[setdiff(1:6, missings)] <- rnorm(3)
> df1$V2[setdiff(1:6, missings)] <- rnorm(3)
> df2$V2[missings] <- rnorm(3)
> cbind(df1, df2)
ID V1 V2 ID V1 V2
1 a NA -0.005767173 a -1.5399500 NA
2 b 1.3297993 NA b NA -0.7990092
3 c 0.4146414 NA c NA -0.2894616
4 d NA 2.404653389 d -0.9285670 NA
5 e NA 0.763593461 e -0.2947204 NA
6 f 1.2724293 NA f NA -1.1476570
> dfMerged <- merge(df1, df2, by = 'ID')
> xList <- dfMerged[grep("\\.x$", names(dfMerged))]
> yList <- dfMerged[grep("\\.y$", names(dfMerged))]
> mapply(function(x,y) coalesce.na(x,y), xList, yList)
V1.x V2.x
[1,] -1.5399500 -0.005767173
[2,] 1.3297993 -0.799009249
[3,] 0.4146414 -0.289461574
[4,] -0.9285670 2.404653389
[5,] -0.2947204 0.763593461
[6,] 1.2724293 -1.147657009
因此，完整的解决方案如下所示:
library(kimisc)
smartMergeList <- function(dfList, idVar) {
merged <- Reduce(x = dfList,
f = function(x,y) merge(x, y, by = idVar, all = T))
xList <- merged[grep("\\.x$", names(merged))]
yList <- merged[grep("\\.y$", names(merged))]
merged[names(xList)] <- mapply(function(x,y) coalesce.na(x,y),
xList, yList)
merged[names(yList)] <- NULL
merged
})
不过，我很想看到更漂亮的东西!
关于r - 合并/加入优先考虑非缺失值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/37714533/