我是 dplyr 的新手，并有以下问题 . 我有 data.frame 一列作为分组变量 . 某些行不属于某个组，分组列为 NA .
我需要使用 dplyr 函数 mutate 向data.frame添加一些列 . 我更希望 dplyr 忽略分组列等于 NA 的所有行 . 我将举例说明：
library(dplyr)
set.seed(2)
# Setting up some dummy data
df <- data.frame(
Group = factor(c(rep("A",3),rep(NA,3),rep("B",5),rep(NA,2))),
Value = abs(as.integer(rnorm(13)*10))
)
# Using mutate to calculate differences between values within the rows of a group
df <- df %>%
group_by(Group) %>%
mutate(Diff = Value-lead(Value))
df
# Source: local data frame [13 x 3]
# Groups: Group [3]
#
# Group Value Diff
# (fctr) (int) (int)
# 1 A 8 7
# 2 A 1 -14
# 3 A 15 NA
# 4 NA 11 11
# 5 NA 0 -1
# 6 NA 1 -8
# 7 B 7 5
# 8 B 2 -17
# 9 B 19 18
# 10 B 1 -3
# 11 B 4 NA
# 12 NA 9 6
# 13 NA 3 NA
计算没有组的行之间的差异是没有意义的，并且正在破坏数据 . 我需要删除这些行，并像这样做：
df$Diff[is.na(df$Group)] <- NA
有没有办法使用％>％将上述命令包含到dplyr链中？在某些地方：
df <- df %>%
group_by(Group) %>%
mutate(Diff = Value-lead(Value)) %>%
filter(!is.na(Group))
但是没有组的行没有一起被删除？或者更好的是，有没有办法让 dplyr 忽略没有组的行？
期望的结果将是：
# Source: local data frame [13 x 3]
# Groups: Group [3]
#
# Group Value Diff
# (fctr) (int) (int)
# 1 A 8 7
# 2 A 1 -14
# 3 A 15 NA
# 4 NA 11 NA
# 5 NA 0 NA
# 6 NA 1 NA
# 7 B 7 5
# 8 B 2 -17
# 9 B 19 18
# 10 B 1 -3
# 11 B 4 NA
# 12 NA 9 NA
# 13 NA 3 NA
1 回答
只需对要创建的变量使用
iflelse条件：