Использование функции объединения в R и удаление дублированных значений - PullRequest
Новая
       61

Использование функции объединения в R и удаление дублированных значений

0 голосов
/ 17 февраля 2020

Я пытаюсь использовать функцию unite в R для объединения значений по столбцам, а также дедупликации значений. Как я могу выполнить sh это?

Вот входные данные: 

input <- tibble(
  id = c('aa', 'ss', 'dd', 'qq'),
  '2017' = c('tv', NA, NA, 'web'),
  '2018' = c('tv', 'web', NA, NA),
  '2019' = c(NA, 'web', 'book', 'tv')
)

# A tibble: 4 x 4
  id    `2017` `2018` `2019`
  <chr> <chr>  <chr>  <chr> 
1 aa    tv     tv     NA    
2 ss    NA     web    web    
3 dd    NA     NA     book  
4 qq    web    NA     tv

Требуемый вывод со столбцом ALL: 

> output
# A tibble: 4 x 5
  id    `2017` `2018` `2019` ALL   
  <chr> <chr>  <chr>  <chr>  <chr> 
1 aa    tv     tv     NA     tv    
2 ss    NA     web    web    web   
3 dd    NA     NA     book   book  
4 qq    web    NA     tv     web, tv

Ответы [ 2 ]

2 голосов
/ 17 февраля 2020

Подобные вопросы существуют здесь на SO, но, поскольку вы ищете решение unite, и я не смог найти ни одного, который бы конкретно использовал unite, здесь мы go:

Используя unite 

input %>% unite(ALL, -id, sep = ", ", remove = FALSE, na.rm = TRUE)
## A tibble: 4 x 5
#  id    ALL     `2017` `2018` `2019`
#  <chr> <chr>   <chr>  <chr>  <chr>
#1 aa    tv      tv     NA     NA
#2 ss    web     NA     web    NA
#3 dd    book    NA     NA     book
#4 qq    web, tv web    NA     tv

Чтобы восстановить точный порядок столбцов ожидаемого результата, вы можете добавить %>% select(names(input), ALL).

В качестве альтернативы, используя nest

input %>%
    group_by(id) %>%
    nest() %>%
    mutate(ALL = map_chr(data, ~toString(unlist(.x[!is.na(unlist(.x))])))) %>%
    unnest(data)
## A tibble: 4 x 5
## Groups:   id [4]
#  id    `2017` `2018` `2019` ALL
#  <chr> <chr>  <chr>  <chr>  <chr>
#1 aa    tv     NA     NA     tv
#2 ss    NA     web    NA     web
#3 dd    NA     NA     book   book
#4 qq    web    NA     tv     web, tv

Или базовый способ R (как в Как создать новый столбец со всеми не-значениями NA из нескольких других столбцов? ): 

input$ALL <- apply(input[, -1], 1, function(x) toString(x[!is.na(x)]))
input
# A tibble: 4 x 5
#   id    `2017` `2018` `2019` ALL
#  <chr> <chr>  <chr>  <chr>  <chr>
#1 aa    tv     NA     NA     tv
#2 ss    NA     web    NA     web
#3 dd    NA     NA     book   book
#4 qq    web    NA     tv     web, tv
1 голос
/ 17 февраля 2020

Я не уверен, возможна ли дедупликация с unite, однако вы можете использовать apply построчно. 

input$ALL <- apply(input[-1], 1, function(x) toString(na.omit(unique(x))))

Или tidyverse можно использовать pmap

library(tidyverse)

input %>%
  mutate(ALL = pmap_chr(select(., -id), ~toString(unique(na.omit(c(...))))))

#  id    `2017` `2018` `2019` ALL    
#  <chr> <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  
#1 aa    tv     tv     NA     tv     
#2 ss    NA     web    web    web    
#3 dd    NA     NA     book   book   
#4 qq    web    NA     tv     web, tv

Или получить данные в длинном формате и затем присоединиться к 

input %>%
  pivot_longer(cols = -id, values_drop_na = TRUE) %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(ALL = toString(unique(value))) %>%
  left_join(input)
...