使用 NA 填充只有零的组-解网

问：

我获得了一些旧数据，其中包含仅包含 s 的组。我想清理这个数据集以将其用于教学。虽然有些 s 在我的数据中自然出现，但一个组不可能只包含 s。这使我得出结论，这样一个组中的观察结果可以安全地用 s 标记。000NA

目标

我希望只有当整个小组都充满.0NA0

Reprex的

library(dplyr)
df <- tibble(key_1 = rep(1:2, each = 4),
                 key_2 = rep(letters[1:2], each = 2, times = 2),
                 value = c(0, 0, 0, -1, 1, 2, 1, 0))
df
#> Output
# A tibble: 8 × 3
# key_1 key_2 value
# <int> <chr> <dbl>
#     1 a         0
#     1 a         0
#     1 b         0
#     1 b        -1
#     2 a         1
#     2 a         2
#     2 b         1
#     2 b         0

此数据表示多个关键变量唯一标识每个组的情况。

在群中，一切都是。1a0
在组中，有一个。2b0

我希望在例如并保留其他组。我希望该解决方案在管道中工作，这不是强制性的，但会很好。1aNA2bdplyr

所需输出

# key_1 key_2 value
# <int> <chr> <dbl>
#     1 a        NA
#     1 a        NA
#     1 b         0
#     1 b        -1
#     2 a         1
#     2 a         2
#     2 b         1
#     2 b         0

迄今为止的尝试

我尝试使用，并将列的正常值设置为后备。这会引发以下错误：dplyr::case_when()value

df |> group_by(key_1, key_2) |>
  mutate(value = case_when(sum(value != 0) == 0 ~ NA,
                           .default = value))

#> Error:
# ! `.default` must have size 1, not size 2.

如果我不指定默认值，则一切都是.NA

为 default 提供一些虚拟值表明该条件与一起正常工作。sum(value != 0) == 0group_by

df |> group_by(key_1, key_2) |>
  mutate(value = case_when(sum(value != 0) == 0 ~ NA,
                           .default = "default"))
#> Output
# A tibble: 8 × 3
# Groups:   key_1, key_2 [4]
# key_1 key_2 value
# <int> <chr> <chr>
#     1 a     NA
#     1 a     NA
#     1 b     default
#     1 b     default
#     2 a     default
#     2 a     default
#     2 b     default
#     2 b     default

r if 语句 dplyr 案例 na

df |>
  mutate(
    value = case_when(all(value == 0) ~ rep(NA, n()), .default = value),
    .by = c(key_1, key_2)
  )
# # A tibble: 8 × 3
#   key_1 key_2 value
#   <int> <chr> <dbl>
# 1     1 a        NA
# 2     1 a        NA
# 3     1 b         0
# 4     1 b        -1
# 5     2 a         1
# 6     2 a         2
# 7     2 b         1
# 8     2 b         0

现在我终于理解了文档：“ 必须是大小 1 或与从中计算出的常见大小相同 ” [使用的公式在哪里 ]。您强制“通用大小”等于当前组的长度，从而允许将用作默认值。这很好地突出了正在发生的事情以及为什么我之前收到错误：因为我的“通用大小”是 1，因为我只使用了 .这就是为什么我会接受这个答案，即使其他答案也很好。?case_when.default......~~ rep(NA, n())valuecase_when()~ NA

1赞 Gregor Thomas 11/14/2023

是的，重复测试也可以，尽管这对我来说不太可读。value = case_when(rep(all(value == 0), n()) ~ NA, .default = value)

1赞 Jon Spring 11/14/2023 #2

df |>
  mutate(all_0 = all(value == 0), .by = c(key_1, key_2)) |>
  mutate(value = if_else(all_0, NA, value))

3赞 stefan 11/14/2023 #3

另一种选择是使用：if ... else ...

library(dplyr, warn = FALSE)

df |>
  group_by(key_1, key_2) |>
  mutate(
    value = if (any(value != 0)) value else NA
  )
#> # A tibble: 8 × 3
#> # Groups:   key_1, key_2 [4]
#>   key_1 key_2 value
#>   <int> <chr> <dbl>
#> 1     1 a        NA
#> 2     1 a        NA
#> 3     1 b         0
#> 4     1 b        -1
#> 5     2 a         1
#> 6     2 a         2
#> 7     2 b         1
#> 8     2 b         0

使用 NA 填充只有零的组

Fill groups that have only zeros in them with NA

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