使用tidyverse查找多变量数据框中的第一个非零年
使用tidyverse查找多变量数据框中的第一个非零年
提问于 2018-12-11 06:43:20
我有以下数据：
library(tidyverse)
set.seed(1)
test <- data.frame(id = c(rep(1, 3), rep(2, 4), rep(3, 5)),
Year = 2000 + c(1,3,5,2,3,5,6,1,2,3,4,5),
var1 = sample(0:2, replace = TRUE, size = 12, prob = c(0.6, 0.3, 0.1)),
var2 = sample(0:2, replace = TRUE, size = 12, prob = c(0.6, 0.3, 0.1)))我需要在第一年确保每个id组中的每个变量(var1和var2)都是非零的。
我知道如何找到第一个非零行的行号：
temp <- function(a) ifelse(length(head(which(a>0),1))==0,0,head(which(a>0),1))
test2 <- test %>% group_by(id) %>%
mutate_at(vars(var1:var2),funs(temp)) %>%
filter(row_number()==1) %>% select (-year)
id var1 var2
1 1 0 1
2 2 1 2
3 3 1 1但是，我不确定如何将行号与year变量相匹配，以便准确地知道var1和var2何时变为非零，而不仅仅是行号。
这就是我想要的：
id var1 var2
1 1 0 2001
2 2 2002 2003
3 3 2001 2001回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-12-11 06:50:31
我们可以做以下几件事：
test %>% group_by(id) %>% summarise_at(vars(var1:var2), funs(Year[. > 0][1]))
# A tibble: 3 x 3
# id var1 var2
# <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 1 NA 2001
# 2 2 2002 2003
# 3 3 2001 2001也就是说，只要一个值为正，. > 0就会给出一个带有TRUE的逻辑向量，然后我们选择所有相应的年份，最后只选择第一个年份。
这与您的方法非常相似。请注意，由于使用了summarise，我不再需要filter(row_number()==1) %>% select (-year)。而且，我的与temp对应的函数更简洁。
Stack Overflow用户
发布于 2018-12-11 07:32:16
一种稍有不同的方法，首先将所有内容收集到一个大而长的文件中：
test %>%
gather(var, value, var1:var2) %>%
filter(value != 0) %>%
group_by(id, var) %>%
summarise(Year = min(Year)) %>%
spread(var, Year)
## A tibble: 3 x 3
## Groups: id [3]
# id var1 var2
#* <dbl> <dbl> <dbl>
#1 1.00 NA 2001
#2 2.00 2002 2003
#3 3.00 2001 2001还有一个有趣的基础R版本：
tmp <- cbind(test[c("id", "Year")], stack(test[c("var1","var2")]))
tmp <- tmp[tmp$values != 0,]
tmp <- aggregate(Year ~ id + ind, data=tmp, FUN=min)
reshape(tmp[c("id","ind","Year")], idvar="id", timevar="ind", direction="wide")页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/53714810
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