根据其他列的条件汇总成字符串

Question

我正在努力完成一项看似简单的任务：在

df

中，我想将

words

中的数据汇总成字符串（没问题）以及这些Duration的相应words

（问题）。我尝试在 

Duration

 失败的情况下对 

[!is.na(words)]

 进行子集化；相反，

Duration

中的所有值都串在一起：

注意：我不想仅在

words

 不 NA 的行上过滤数据帧，因为在我的实际数据框中，我有更多的列需要以类似的方式进行总结。

library(tidyverse)
df %>%
  summarise(
    words = str_c(words[!is.na(words)], collapse = ","),
    words_dur = str_c(Duration[!is.na(words)], collapse = ",")
  )
            words                     words_dur
1 hey,how,are,you 44,150,30,55,77,80,99,100,200

预期输出是这样的：

            words      words_dur
1 hey,how,are,you    44,55,77,99

数据：

df <- data.frame(
  words = c("hey", NA, NA, "how", "are", NA, "you", NA, NA),
  Duration = c(44, 150, 30, 55, 77, 80, 99, 100, 200)
)

Answer 1

您可以尝试以下任一方法：

> df |> lapply(\(x) toString(x[!is.na(df$words)])) |> as.data.frame()
               words       Duration
1 hey, how, are, you 44, 55, 77, 99
> df |> lapply(\(x) list(x[!is.na(df$words)])) |> list2DF()
               words       Duration
1 hey, how, are, you 44, 55, 77, 99

Answer 2

这里的问题是你已经在

words

的第一次计算中重新定义了

summarise()

。此时 

words

 是 

"hey,how,are,you"

，因此 

!is.na(words)

 等于 

TRUE

，它被回收并返回 

Duration

 中的所有值。更改第一个计算中 

words

 变量的名称，例如

words2 = str_c(words[!is.na(words)], collapse = ",")

 或颠倒计算顺序：

df %>%
  summarise(
    words_dur = str_c(Duration[!is.na(words)], collapse = ","),
    words = str_c(words[!is.na(words)], collapse = ",")
  )

#     words_dur           words
# 1 44,55,77,99 hey,how,are,you