一部の列に一意の値またはNAしかないデータフレームがあります。これらの列を選択し、これらの列のNAに、列内の一意の欠落していない変数を入力します。
これがモックデータです：
df = data.frame( A = c(1,NA,1,1,NA), B = c(2,NA,5,2,5), C =c(3,3,NA,NA,NA))
#df
# A B C
#1 1 2 3
#2 NA NA 3
#3 1 5 NA
#4 1 2 NA
#5 NA 5 NA
入手したい：
#df
# A B C
#1 1 2 3
#2 1 NA 3
#3 1 5 3
#4 1 2 3
#5 1 5 3
これまでのところ、私は試しました：
df = df %>%
map_if((length(unique(na.omit(.)))== 1), ~ unique(na.omit(.)))
df = df %>%
mutate_if((length(unique(na.omit(.)))== 1), ~ unique(na.omit(.)))
どちらも次のエラーが発生しました。
プローブ（.x、.p）のエラー：length（.p）== length（.x）がTRUEではありません
誰かが私が望むものを達成するための正しい構文は何であるか教えてもらえますか？
の状態をチェックしmutate_if、それが満たされている場合は、列全体に最初の非NA値を使用できます。
library(tidyverse)
df %>%
mutate_if(~n_distinct(.[!is.na(.)]) == 1, funs(.[!is.na(.)][1]))
# A B C
#1 1 2 3
#2 1 NA 3
#3 1 5 3
#4 1 2 3
#5 1 5 3
@RHertelが提案するように書くこともできます
df %>% mutate_if(~n_distinct(.[na.omit(.)]) == 1, funs(na.omit(.)[1]))
より明確にするために、関数を作成してそれに応じて使用することができます
only_one_unique <- function(x) {
n_distinct(x[!is.na(x)]) == 1
}
first_non_NA_value <- function(x) {
x[!is.na(x)][1]
}
df %>% mutate_if(only_one_unique, first_non_NA_value)
同じロジックを使用して、すべてをベースRに保持できます
only_one_unique <- function(x) {
length(unique(x[!is.na(x)])) == 1
}
first_non_NA_value <- function(x) {
x[!is.na(x)][1]
}
df[] <- lapply(df, function(x) if (only_one_unique(x))
first_non_NA_value(x) else x)
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