迭代地获取数据帧列的最大值，添加1，然后对r中的所有行重复
迭代地获取数据帧列的最大值，添加1，然后对r中的所有行重复
提问于 2021-06-28 20:17:35
我需要执行一个数据库操作，将新数据添加到现有表中，然后为新行分配一个惟一的id。我在R中询问这一点，这样在尝试用sql或pyspark重写它之前，我可以弄清楚逻辑。
假设我已经将新数据添加到现有数据中。下面是它可能看起来的简化版本：
library(tidyverse)
df <- tibble(id = c(1, 2, 3, NA, NA),
descriptions = c("dodgers", "yankees","giants", "orioles", "mets"))
# A tibble: 5 x 2
id descriptions
<dbl> <chr>
1 1 dodgers
2 2 yankees
3 3 giants
4 NA orioles
5 NA mets 我想要的是：
# A tibble: 5 x 2
id descriptions
<dbl> <chr>
1 1 dodgers
2 2 yankees
3 3 giants
4 4 orioles
5 5 mets A我不能使用带有rowid_to_columns id的arrange被删除。
为了在不更改现有行的情况下获得NA行的唯一id，我想获取id列的最大值，添加1，用该值替换NA，然后移到下一行。我的直觉是这样做的：df %>% mutate(new_id = max(id, na.rm = TRUE) + 1)，但这只是最大值加1，而不是每行新的最大值。我觉得我可以用一个映射函数来做到这一点，但我尝试返回的结果与输入数据帧相同：
df %>%
mutate(id = ifelse(is.na(id),
map_dbl(id, ~max(.) + 1, na.rm = FALSE),
id))
# A tibble: 5 x 2
id descriptions
<dbl> <chr>
1 1 dodgers
2 2 yankees
3 3 giants
4 NA orioles
5 NA mets 提前感谢--现在如果有人可以直接用sql帮助我，那也是一个加分！
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-06-28 20:27:33
下面是一种方法，其中我们基于NA值将max值与逻辑向量的累积和相加，并将coalesce与原始列'id‘相加
library(dplyr)
df <- df %>%
mutate(id = coalesce(id, max(id, na.rm = TRUE) + cumsum(is.na(id))))-output
df
# A tibble: 5 x 2
id descriptions
<dbl> <chr>
1 1 dodgers
2 2 yankees
3 3 giants
4 4 orioles
5 5 mets Stack Overflow用户
发布于 2021-06-28 20:31:46
SQL选项，使用sqldf进行演示：
sqldf::sqldf("
with cte as (
select max(id) as maxid from df
)
select cte.maxid + row_number() over () as id, df.descriptions
from df
left join cte where df.id is null
union
select * from df where id is not null")
# id descriptions
# 1 1 dodgers
# 2 2 yankees
# 3 3 giants
# 4 4 orioles
# 5 5 mets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/68169540
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