问题描述
很抱歉打扰您回答一个相对简单的问题。 我有这种类型的数据帧：
"姓名"列c(a，b，c，d，e...)中的一长串姓名，"姓氏"列c(A，B)中的两个可能的类别，以及包含值的第三列。 我希望删除至少在一个姓氏类的值列中有超过2个"NA"的所有姓名。 我想发布一个示例数据集，但我正在努力将其正确格式化我正在尝试使用
df <- df %>%
group_by(NAME) %>%
group_by(SURNAME) %>%
filter(!is.na(VALUE)) %>%
filter(length(VALUE)>=3)
它不会引发错误，但我感觉有些地方不对劲。有什么建议吗？非常感谢
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让我们创建一个要使用的数据集：
set.seed(1234)
df <- data.frame(
name = sample(x=letters, size=1e3, replace=TRUE),
surname = sample(x=c("A", "B"), size=1e3, replace=TRUE),
value = sample(x=c(1:10*10,NA), size=1e3, replace=TRUE),
stringsAsFactors = FALSE
)
下面介绍如何使用Base R：
# count NAs by name-surname combos (na.action arg is important!)
agg <- aggregate(value ~ name + surname, data=df, FUN=function(x) sum(is.na(x)), na.action=NULL)
# rename is count of NAs column
names(agg)[3] <- "number_of_na"
#add count of NAs back to original data
df <- merge(df, agg, by=c("name", "surname"))
# subset the original data
result <- df[df$number_of_na < 3, ]
以下是如何处理数据。表：
library(data.table)
dt <- as.data.table(df)
dt[ , number_of_na := sum(is.na(value)), by=.(name, surname)]
result <- dt[number_of_na < 3]
以下是如何使用dplr/tidyverse：
library(dplyr) # or library(tidyverse)
result <- df %>%
group_by(name, surname) %>%
summarize(number_of_na = sum(is.na(value))) %>%
right_join(df, by=c("name", "surname")) %>%
filter(number_of_na < 3)