我有一個包含許多 NA 的長資料框，但我想壓縮它，以便所有 NA 在按變數分組時都填充有第一個非缺失值 - 但如果觀察結果只有NA，它會保留它。在我更新 R 之前，我有一個有效的代碼（如下所示），但現在如果其中一列全是 NA，它會洗掉行。
這是一個示例資料集：
library(dplyr)
test <- tibble(name = c("J", "C", "J", "C"),
test_1 = c(1:2, NA, NA),
test_2 = c(NA, NA, 3:4),
make_up_test = c(NA, 1, NA, NA))
這就是過去的作業——但現在洗掉在一列中只有 NA 的觀察（請參閱 J 被洗掉，因為他只有 NA 用于測驗觀察）
test %>%
group_by(name) %>%
summarise_all(~first(na.omit(.)))
這是我希望得到的：
solution <- tibble(name = c("J", "C"),
test_1 = c(1:2),
test_2 = c(3:4),
make_up_test = c(NA, 1))
uj5u.com熱心網友回復：
我們洗掉NAwithna.omit并獲取first元素 -如果不存在非 NA 元素，則使用[1]強制NA
library(dplyr)
test %>%
group_by(name) %>%
summarise(across(everything(), ~ first(na.omit(.x))[1]))
-輸出
# A tibble: 2 × 4
name test_1 test_2 make_up_test
<chr> <int> <int> <dbl>
1 C 2 4 1
2 J 1 3 NA
uj5u.com熱心網友回復：
這是一種旋轉的方法：
library(tidyr)
library(dplyr)
test %>%
pivot_longer(-name, names_to = "names") %>%
drop_na() %>%
pivot_wider(names_from = names, values_from = value) %>%
relocate(test_2, .after = test_1)
name test_1 test_2 make_up_test
<chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 J 1 3 NA
2 C 2 4 1
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