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Accepted
Amanda Goldberg
Asked: 2024-10-22 06:34:55 +0800 CST

如果列中包含数字，则如何填充 NA；如果列全为 NA，则保留 NA

  • 772

我正在创建一个文件，用于在模型中运行，其中包含我们多次访问的多个不同站点的物种计数。但是，并不是每次访问都会访问所有站点。

如果未访问过，我需要一列保留所有 NA，但如果该列来自已访问但未检测到物种的地块，则应为 0。以下是我当前格式的数据的迷你样本。所以我本质上需要一种方法将 p1 和 p2 列中的所有 NA 转换为 0，同时保留 p3 以供第二次访问所有 NA。我的真实数据中有数百列，所以我宁愿不必手动分配 NA 是否应转换为 0 或尽可能逐列保留 NA。

    ## creates example dataframe
library(dplyr)
library(tidyr)

Species<-c("a","b","c","a","d","d","c","a","b","c") # four species
visit<-c(1,1,2,2,1,2,2,1,2,1) #two visits
Site<-c("p1","p1","p1","p1","p2","p2","p2","p3","p2","p2") #three sites
TotalCount<-c(1,3,4,3,5,2,1,3,1,1) $number of individuals captured
df<-data.frame(Species, visit, Site, TotalCount)

df2 <- df %>% 
  dplyr::select("Species", "Site","TotalCount","visit") %>%
  pivot_wider(names_from = Site, values_from = TotalCount, 
             values_fill = NA)%>%
arrange(visit, Species)

最终的 df2 数据框应如下所示：

   Species  visit   p1    p2    p3
1  a           1     1     0     3
2  b           1     3     0     0
3  c           1     0     1     0
4  d           1     0     5     0
5  a           2     3     0    NA
6  b           2     0     1    NA
7  c           2     4     1    NA
8  d           2     0     2    NA

3 个回答

  1. Best Answer

    我相信这可以使用包 hutilscpp 完成任务

    library(hutilscpp)

df2 %>%
  group_by(visit) %>%
  mutate_all(.funs = \(x) if (allNA(x)) x else coalesce0(x))
    • 2 
  2. df2 %>%
  mutate(across(starts_with("p"), ~ NA^(!length(na.omit(.))) * nafill(., fill = 0)), .by = visit)

    给出

    # A tibble: 8 × 5
  Species visit    p1    p2    p3
  <chr>   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 a           1     1     0     3
2 b           1     3     0     0
3 c           1     0     1     0
4 d           1     0     5     0
5 a           2     3     0    NA
6 b           2     0     1    NA
7 c           2     4     1    NA
8 d           2     0     2    NA
    • 1

  3. 一种方法是使用replace

    df2 %>% 
  mutate(across(matches("p\\d+"), ~ replace(.x, !all(is.na(.x)) & is.na(.x), 0)),
         .by = visit)
# A tibble: 8 × 5
  Species visit    p1    p2    p3
  <chr>   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 a           1     1     0     3
2 b           1     3     0     0
3 c           1     0     1     0
4 d           1     0     5     0
5 a           2     3     0    NA
6 b           2     0     1    NA
7 c           2     4     1    NA
8 d           2     0     2    NA
    • 0

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