將內容從一行中的單元格復制到R中相鄰的右側單元格

我有一個看起來像這樣的資料框：

 df <- data.frame(col1=c(NA, NA),
                  col2=c("arroz", "unit"),
                  col3=c(NA, "area"),
                  col4=c("arveja", "unit"),
                  col5=c(NA, "area"),
                  col6=c("frejol", "unit"),
                  col7=c(NA, "area"))

  col1  col2 col3   col4 col5   col6 col7
1   NA arroz <NA> arveja <NA> frejol <NA>
2   NA  unit area   unit area   unit area
                  

如您所見，第一行有 NA。我想復制非 NA 單元格的內容并將其粘貼到右側的 NA 單元格中，以便獲得這樣的 df；第一列必須保持為 NA：

df_output <- data.frame(col1=c(NA, NA),
                         col2=c("arroz", "unit"),
                         col3=c("arroz", "area"),
                         col4=c("arveja", "unit"),
                         col5=c("arveja", "area"),
                         col6=c("frejol", "unit"),
                         col7=c("frejol", "area"))

  col1  col2  col3   col4   col5   col6   col7
1   NA arroz arroz arveja arveja frejol frejol
2   NA  unit  area   unit   area   unit   area

這是來自更大資料集的玩具示例。

謝謝！！

uj5u.com熱心網友回復：

library(tidyverse)

df <- data.frame(col1=c(NA, NA),
                 col2=c("arroz", "unit"),
                 col3=c(NA, "area"),
                 col4=c("arveja", "unit"),
                 col5=c(NA, "area"),
                 col6=c("frejol", "unit"),
                 col7=c(NA, "area")) %>% 
  as_tibble()


df %>%
  pivot_longer(-col1) %>%  
  fill(value) %>%  
  pivot_wider(names_from = name, values_from = value) %>%  
  unnest()

# A tibble: 2 x 7
  col1  col2  col3  col4   col5   col6   col7  
  <lgl> <chr> <chr> <chr>  <chr>  <chr>  <chr> 
1 NA    arroz arroz arveja arveja frejol frejol
2 NA    unit  area  unit   area   unit   area  

uj5u.com熱心網友回復：

一種可能性是使用Reduce這些replace值NA。

df[] <- Reduce(function(x, y) {i <- is.na(y); replace(y, i, x[i])},
               df, accumulate = TRUE)
df
#  col1  col2  col3   col4   col5   col6   col7
#1   NA arroz arroz arveja arveja frejol frejol
#2   NA  unit  area   unit   area   unit   area

基準

bench::mark(check = FALSE
        , "tidyverse" = {
            df %>%
              pivot_longer(-col1) %>%  
              fill(value) %>%  
              pivot_wider(names_from = name, values_from = value) %>%  
              unnest()
            }
        , "zoo" = setNames(data.frame(t(apply(df, 1, na.locf0))), colnames(df))
        , "Reduce" = Reduce(function(x, y) {i <- is.na(y); replace(y, i, x[i])},
                            df, accumulate = TRUE)
          )
#  expression     min  median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec` n_itr  n_gc total_time
#  <bch:expr> <bch:t> <bch:t>     <dbl> <bch:byt>    <dbl> <int> <dbl>   <bch:tm>
#1 tidyverse   26.2ms  26.7ms      37.3     104KB     6.99    16     3      429ms
#2 zoo        277.9μs 292.7μs    3383.         0B     8.23  1644     4      486ms
#3 Reduce      33.8μs  36.4μs   26973.       11KB    10.8   9996     4      371ms

Reduce 比 zoo 快 8 倍，比 tidyverse 快 700 倍。

uj5u.com熱心網友回復：

您可以使用apply以下na.locf0代碼對所有行進行操作：

library(zoo)
setNames(data.frame(t(apply(df, 1, na.locf0))), colnames(df))

輸出：

  col1  col2  col3   col4   col5   col6   col7
1 <NA> arroz arroz arveja arveja frejol frejol
2 <NA>  unit  area   unit   area   unit   area

uj5u.com熱心網友回復：

您可以將行滯后一列并在以前的NA索引處分配。

nas <- is.na(df[1, ])
df[1, nas] <- c(NA, unlist(df[1, -ncol(df)]))[nas]
df
#   col1  col2  col3   col4   col5   col6   col7
# 1 <NA> arroz arroz arveja arveja frejol frejol
# 2 <NA>  unit  area   unit   area   unit   area

標籤：r 细绳 数据框

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