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r - 使用 dplyr 将多列逐行组合成向量

问题描述

我正在尝试将每行的多个列组合成一个单元格，然后删除缺失值。

样本数据：

df <- data.frame(a=c("a", "b", "c", "d"),
                 b=c(NA, "a", "b", "c"),
                 c=c("a", "b", "e", "g"))

试图：

df %>% rowwise() %>%
mutate(collapse=as.character(paste(a,b,c, collapse=",")),
       collapse_nona=na.omit(collapse))

输出：

# A tibble: 4 x 5
  a     b     c     collapse                collapse_nona         
* <fct> <fct> <fct> <chr>                   <chr>                 
1 a     NA    a     a NA a,b a b,c b e,d c… a NA a,b a b,c b e,d …
2 b     a     b     a NA a,b a b,c b e,d c… a NA a,b a b,c b e,d …
3 c     b     e     a NA a,b a b,c b e,d c… a NA a,b a b,c b e,d …
4 d     c     g     a NA a,b a b,c b e,d c… a NA a,b a b,c b e,d …

1）我没有成功地为每一行创建具有值的单元格（整列出现在折叠中）。

2) 折叠列中的单元格的行为不像向量。

期望的输出

  a     b     c     collapse                collapse_nona         
* <fct> <fct> <fct> <chr>                   <chr>                 
1 a     NA    a     a NA a                  a a
2 b     a     b     b a b                   b a b
3 c     b     e     c b e                   c b e
4 d     c     g     d c g                   d c g

谢谢

标签： rdplyr

解决方案

使用unite, 有一个选项，na.rm默认为 FALSE

library(tidyr)
library(dplyr)
df %>%
   mutate_all(as.character) %>%
   unite(collapse, a, b,c,  remove = FALSE, sep=" ") %>%
   unite(collapse_nona, a, b, c, remove = FALSE, sep=" ", na.rm = TRUE) %>%
   select(names(df), everything())
#   a    b c collapse collapse_nona
#1 a <NA> a   a NA a           a a
#2 b    a b    b a b         b a b
#3 c    b e    c b e         c b e
#4 d    c g    d c g         d c g

Or with pasteand str_remove_all(from stringr) - 注意它paste/str_c是矢量化的，所以不需要遍历每一行rowwise

df %>%
     mutate(collapse = paste(a, b, c), 
            collapse_nona = str_remove_all(collapse,  "\\sNA|NA\\s"))
#  a    b c collapse collapse_nona
#1 a <NA> a   a NA a           a a
#2 b    a b    b a b         b a b
#3 c    b e    c b e         c b e
#4 d    c g    d c g         d c g

另一种选择是pmap遍历每一行，然后使用 and或(from )删除NA元素na.omitpastestr_cstringr

library(dplyr)
library(stringr)
library(purrr)
df %>%
     mutate_all(as.character) %>% 
     mutate(collapse_nona = pmap_chr(., ~ c(...) %>%
                na.omit %>%
                str_c(collapse=" "))) 
#  a    b c collapse_nona
#1 a <NA> a           a a
#2 b    a b         b a b
#3 c    b e         c b e
#4 d    c g         d c g

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