将分类变量集转换为单个向量的函数

Question

[关于创建伪变量的文章很多，但就我而言，我有一组类似于伪变量的列，需要重新编码为一列。

作为一组类别/字符串变量（美国的县）：

a<-c(NA,NA,"Cameron","Luzerne");b<-c(NA,"Luzerne",NA,NA);c<-c("Chester",NA,NA,NA)
df<-as.data.frame(cbind(a,b,c))

如何创建可以将它们转换为单个类别的函数？该函数应适用于任何连续的字符串列集。

结果应如下所示：

newcol    a           b          c
Chester   <NA>        <NA>       Chester
Luzerne   <NA>        Luzerne    <NA>
Cameron   Cameron    <NA>        <NA>
Luzerne   <NA>        Luzerne    <NA>

我编写了此函数，它带有三个参数：

cn<-function(df,s,f){
  for(i in seq_along(df[ ,c(s:f)]) )  # for specified columns in a dataframe...
  ifelse(is.na(df[,i]),NA,df[ ,i] )   # return value if not NA
  }

但是它不起作用。我已经尝试了各种类似的尝试。失败。

想法是获取一个带有一些字符串列的数据框，并将其值（如果不是空白的话）移动到新列。

[有关创建虚拟变量的文章很多，但在我的情况下，我有一组类似于虚拟变量的列，需要重新编码为一列。按类别/字符串的集合给出...

Answer 1

我们可以使用coalesce