时间戳

首页 > 解决方案 > 如何创建一个新的数据框来比较值并仅获取 R 中的最新数据？

r - 如何创建一个新的数据框来比较值并仅获取 R 中的最新数据？

问题描述

我有一个数据框，其中包含来自国家基尼指数的数据。很多值都是NA，所以我想创建一个新的数据框，其中包含每个国家/地区的最新基尼指数。例如，如果巴西有 2012、2013 和 2015 年的值，则新数据框将只有 2015 年的值。数据如下所示：

              Country.Name Country.Code X2014 X2015 X2016 X2017
8                Argentina          ARG  41.4    NA  42.4    NA
9                  Armenia          ARM  31.5  32.4  32.5    NA
13                 Austria          AUT  30.5  30.5    NA    NA
16                 Belgium          BEL  28.1  27.7    NA    NA
17                   Benin          BEN    NA  47.8    NA    NA
18            Burkina Faso          BFA  35.3    NA    NA    NA
19              Bangladesh          BGD    NA    NA  32.4    NA
20                Bulgaria          BGR  37.4    NA    NA    NA
23  Bosnia and Herzegovina          BIH    NA  32.7    NA    NA
24                 Belarus          BLR  27.2  26.7  27.0    NA
27                 Bolivia          BOL  47.8  46.7  44.6    NA
28                  Brazil          BRA  51.5  51.3    NA    NA
31                  Bhutan          BTN    NA    NA    NA  37.4
36             Switzerland          CHE  32.5  32.3    NA    NA
38                   Chile          CHL    NA  47.7    NA    NA
40           Cote d'Ivoire          CIV    NA  41.5    NA    NA
41                Cameroon          CMR  46.6    NA    NA    NA
44                Colombia          COL  52.8  51.1  50.8    NA
47              Costa Rica          CRI  48.6  48.4  48.7    NA
52                  Cyprus          CYP  35.6  34.0    NA    NA
53          Czech Republic          CZE  25.9  25.9    NA    NA
54                 Germany          DEU    NA  31.7    NA    NA
57                 Denmark          DNK  28.4  28.2    NA    NA
58      Dominican Republic          DOM  44.1  44.7  45.3    NA
65                 Ecuador          ECU  45.0  46.0  45.0    NA
66        Egypt, Arab Rep.          EGY    NA  31.8    NA    NA
69                   Spain          ESP  36.1  36.2    NA    NA
70                 Estonia          EST  34.6  32.7    NA    NA
71                Ethiopia          ETH    NA  39.1    NA    NA
74                 Finland          FIN  26.8  27.1    NA    NA
76                  France          FRA  32.3  32.7    NA    NA
79                   Gabon          GAB    NA    NA    NA  38.0
80          United Kingdom          GBR  34.0  33.2    NA    NA
81                 Georgia          GEO  37.3  36.4  36.5    NA
85             Gambia, The          GMB    NA  35.9    NA    NA
88                  Greece          GRC  35.8  36.0    NA    NA
91               Guatemala          GTM  48.3    NA    NA    NA
96                Honduras          HND  50.4  49.6  50.0    NA
98                 Croatia          HRV  32.1  31.1    NA    NA
100                Hungary          HUN  30.9  30.4    NA    NA
110                Ireland          IRL  31.9  31.8    NA    NA
111     Iran, Islamic Rep.          IRN  38.8    NA    NA    NA
113                Iceland          ISL  27.8    NA    NA    NA
115                  Italy          ITA  34.7  35.4    NA    NA
119             Kazakhstan          KAZ  27.0  26.9    NA    NA
120                  Kenya          KEN    NA  40.8    NA    NA
121        Kyrgyz Republic          KGZ  26.8  29.0  26.8    NA
130                Liberia          LBR  33.2    NA    NA    NA
137              Sri Lanka          LKA    NA    NA  39.8    NA
142              Lithuania          LTU  37.7  37.4    NA    NA
143             Luxembourg          LUX  31.2  33.8    NA    NA
144                 Latvia          LVA  35.1  34.2    NA    NA
149                Moldova          MDA  26.8  27.0  26.3    NA
153                 Mexico          MEX  45.8    NA  43.4    NA
156         Macedonia, FYR          MKD  35.6    NA    NA    NA
158                  Malta          MLT  29.0  29.4    NA    NA
159                Myanmar          MMR    NA  38.1    NA    NA
161             Montenegro          MNE  31.9    NA    NA    NA
162               Mongolia          MNG  32.0    NA  32.3    NA
164             Mozambique          MOZ  54.0    NA    NA    NA
165             Mauritania          MRT  32.6    NA    NA    NA
168               Malaysia          MYS    NA  41.0    NA    NA
170                Namibia          NAM    NA  59.1    NA    NA
172                  Niger          NER  34.3    NA    NA    NA
174              Nicaragua          NIC  46.2    NA    NA    NA
175            Netherlands          NLD  28.6  28.2    NA    NA
176                 Norway          NOR  26.8  27.5    NA    NA
183               Pakistan          PAK    NA  33.5    NA    NA
184                 Panama          PAN  50.6  50.8  50.4    NA
185                   Peru          PER  43.4  43.5  43.8    NA
193               Portugal          PRT  35.6  35.5    NA    NA
194               Paraguay          PRY  50.7  47.6  47.9    NA
195     West Bank and Gaza          PSE    NA    NA  33.7    NA
200                Romania          ROU  36.0  35.9    NA    NA
201     Russian Federation          RUS  39.9  37.7    NA    NA
210            El Salvador          SLV  41.6  40.6  40.0    NA
220        Slovak Republic          SVK  26.1  26.5    NA    NA
221               Slovenia          SVN  25.7  25.4    NA    NA
222                 Sweden          SWE  28.4  29.2    NA    NA
231                   Togo          TGO    NA  43.1    NA    NA
232               Thailand          THA  37.0  36.0    NA    NA
233             Tajikistan          TJK    NA  34.0    NA    NA
236            Timor-Leste          TLS  28.7    NA    NA    NA
243                 Turkey          TUR  41.2  42.9  41.9    NA
246                 Uganda          UGA    NA    NA  42.8    NA
247                Ukraine          UKR  24.0  25.5  25.0    NA
249                Uruguay          URY  40.1  40.2  39.7    NA
250          United States          USA    NA    NA  41.5    NA
256                Vietnam          VNM  34.8    NA  35.3    NA
260                 Kosovo          XKX  27.3  26.4  26.5    NA
261            Yemen, Rep.          YEM  36.7    NA    NA    NA
262           South Africa          ZAF  63.0    NA    NA    NA
263                 Zambia          ZMB    NA  57.1    NA    NA

这已经是我制作的一个子集，因为我认为 2014 年之前的值没有用。我想获得每个国家/地区的最新值，以便进行不平等排名。有什么想法吗？

标签： rdplyrsubsetdata-sciencedata-analysis

解决方案

你可以使用coalesce：

library(tidyverse)
df %>% mutate(last = invoke(coalesce,df[6:3])) %>% head
# edit, more simply : 
# df %>% mutate(last = coalesce(!!!df[6:3])) %>% head
#             Country.Name Country.Code X2014 X2015 X2016 X2017 last
# 1              Argentina          ARG  41.4    NA  42.4    NA 42.4
# 2                Armenia          ARM  31.5  32.4  32.5    NA 32.5
# 3                Austria          AUT  30.5  30.5    NA    NA 30.5
# 4                Belgium          BEL  28.1  27.7    NA    NA 27.7
# 5                  Benin          BEN    NA  47.8    NA    NA 47.8
# 6           Burkina Faso          BFA  35.3    NA    NA    NA 35.3

在基础 R 中（效率较低，输出相同）：

df$last <- apply(df[6:3],1,function(x) na.omit(x)[1])

推荐阅读