按行选择第一个非 NA 值

Question

我有这样的数据：

df <- data.frame(id=c(1, 2, 3, 4), A=c(6, NA, NA, 4), B=c(3, 2, NA, NA), C=c(4, 3, 5, NA), D=c(4, 3, 1, 2))

   id A  B  C D
1  1  6  3  4 4
2  2 NA  2  3 3
3  3 NA NA  5 1
4  4  4 NA NA 2

对于每一行：如果该行在“A”列中有非NA值，则将该值输入到新列'E'中。如果没有，请继续到“B”列，并将该值输入到E中。依此类推。因此，新列将是E = c(6, 2, 5, 4)。

我想使用ifelse函数，但我不太确定如何做到这一点。

- krazyglue5

---

不需要为缺乏经验道歉！顺便说一句，这是一个好问题。 - r2evans

Answer 1

整洁的宇宙

library(dplyr)
mutate(df, E = coalesce(A, B, C, D))
#   id  A  B  C D E
# 1  1  6  3  4 4 6
# 2  2 NA  2  3 3 2
# 3  3 NA NA  5 1 5
# 4  4  4 NA NA 2 4

coalesce 实际上是 "在每个向量中返回第一个非 NA 值"。它有一个 SQL 等效项（实际上它是 SQL 的 COALESCE 等效项）。

基础 R

df$E <- apply(df[,-1], 1, function(z) na.omit(z)[1])
df
#   id  A  B  C D E
# 1  1  6  3  4 4 6
# 2  2 NA  2  3 3 2
# 3  3 NA NA  5 1 5
# 4  4  4 NA NA 2 4

na.omit移除所有的NA值，[1]确保我们总是返回它们中的第一个。与head(., 1)相比，[1]的优点在于，如果没有非NA元素，head将返回NULL，而.[1]将始终返回至少一个NA（向您指示它是唯一的选项）。

- r2evans

---

一点小提示：如果楼主不介意使用非“base”函数，那么可以使用data.table::fcoalesce函数来处理data.frame。这样就可以通过df$E = fcoalesce(df[-1])的方式来完成操作，而无需逐个输入每一列。 - Henrik