如何根据分组变量计算所有列的总和并删除 NA
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【中文标题】如何根据分组变量计算所有列的总和并删除 NA【英文标题】:How to calculate the sum of all columns based on a grouped variable and remove NA 【发布时间】:2021-12-11 07:10:39 【问题描述】:我有一个数据集,我想按 ID 变量分组,然后计算每个列/变量的总和。但是,如您所见,我有一些 NA ,我想在 sum 函数被执行时删除它们,因为它们在某些行中返回 NA 尽管相同 ID 的某些行包含值。我试图环顾四周,但没有成功,我再次尝试了不同的方法,但没有成功。我将不胜感激。
提前谢谢你。
data <- data.frame(ID = c(1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4),
var1 = c(1, 2, 5, 10, NA, 5, 23, NA, NA, 1),
var2 = c(1, NA, NA, 1, NA, 0, 1, 3, 23, 4))
data <- data %>%
group_by(ID) %>%
summarise(across(everything(), sum(., na.rm = T)))
【问题讨论】:
【参考方案1】:只是波浪号 ~
不见了:
data %>%
group_by(ID) %>%
summarise(across(everything(), ~sum(., na.rm = T)))
# A tibble: 4 x 3
ID var1 var2
* <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 3 1
2 2 15 1
3 3 28 1
4 4 1 30
如果一个ID
组只有NA
值,您可以这样做:
data %>%
group_by(ID) %>%
summarise(across(everything(), ~ifelse(all(is.na(.)), NA, sum(., na.rm = T))))
【讨论】:
但是,如果一个 ID 组在我的数据中只有 NA,则此代码给我 0 而不是 NA。我将如何编码,以便当至少有一个值时,它会返回该值而忽略 NA,但是当只有 NA 时,它会在该单元格中重新调整 NA?谢谢 已编辑我的答案。现在可以用了吗? 嗨,是的。这太有帮助了。再次非常感谢您。【参考方案2】:我们可以在不使用 lambda 函数的情况下指定函数的参数
library(dplyr)
data %>%
group_by(ID) %>%
summarise(across(everything(), sum, na.rm = TRUE), .groups = 'drop')
【讨论】:
以上是关于如何根据分组变量计算所有列的总和并删除 NA的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章