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s.cerioli
Asked: 2025-04-10 19:33:15 +0800 CST

Unificar duas colunas pulando NAs [duplicado]

  • 772

Ter uma tabela de dados como a seguinte:

a <- data.table(col1 = c(1, 2, 3, NA, NA),
                col2 = c(NA, NA, NA, 4, 5),
                col3 = c("a", "b", "c", NA, NA),
                col4 = c(NA, NA, NA, "d", "e"))

Gostaria de encontrar uma maneira de unificar col1 com col2 e col3 com col4 pulando os NAs e mantendo apenas os valores, com uma saída como a seguinte:

    col1   col2
   <num> <char>
1:     1      a
2:     2      b
3:     3      c
4:     4      d
5:     5      e

Existe alguma maneira de fazer isso? Eu estava pensando em usar a soma, mas é claro que não funciona com colunas de caracteres.

2 respostas

  1. Best Answer

    Usando coalescer em 2 colunas:

    a[, .(col1 = fcoalesce(col1, col2),
      col2 = fcoalesce(col3, col4)) ]

#     col1   col2
#    <num> <char>
# 1:     1      a
# 2:     2      b
# 3:     3      c
# 4:     4      d
# 5:     5      e

    Uma maneira um pouco mais automatizada de usar coalesce em cada número n de colunas:

    cc <- split(colnames(a), seq(ncol(a)) %/% 3)

for(i in seq_along(cc)){
  a[, (paste0("newCol", i)) := fcoalesce( .SD ), .SDcols = cc[[ i ]] ]
  }

#     col1  col2   col3   col4 newCol1 newCol2
#    <num> <num> <char> <char>   <num>  <char>
# 1:     1    NA      a   <NA>       1       a
# 2:     2    NA      b   <NA>       2       b
# 3:     3    NA      c   <NA>       3       c
# 4:    NA     4   <NA>      d       4       d
# 5:    NA     5   <NA>      e       5       e
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  2. Usando fifelsefrom data.table(como uma alternativa mais eficiente para ifelse, conforme mencionado nos comentários):

    result <- a[, .(
  col1 = fifelse(is.na(col1), col2, col1),
  col2 = fifelse(is.na(col3), col4, col3)
)]

print(result)
   col1 col2
1:    1    a
2:    2    b
3:    3    c
4:    4    d
5:    5    e

    ou com mapplyuma função para selecionar o primeiro não NAvalor:

    choose_first <- function(x, y) {
  if (!is.na(x)) x else y
}

result <- a[, .(
  col1 = mapply(choose_first, col1, col2),
  col2 = mapply(choose_first, col3, col4)
)]

print(result)
   col1 col2
1:    1    a
2:    2    b
3:    3    c
4:    4    d
5:    5    e
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