如何分组和填充行

我是R新手，需要按照相似性对行进行分组和填充。我有一个数据帧，看起来像这样：如何分组和填充行

Name   Job   Gender City 
California NA   NA  1 
Bob   plumber  M  0 
Carol  nurse   F  0 
Chicago  NA   NA  1 
Tom   Chef   M  0 
Ann   Swimmer  F  0 
Joy   Police  F  0

我需要的数据框，看起来像这样：

Name   Job   Gender City 
Bob   plumber  M  California 
Carol  nurse   F  California 
Tom   Chef   M  Chicago 
Ann   Swimmer  F  Chicago 
Joy   Police  F  Chicago

道歉，如果这是类似的另一个问题asked-一遍，我是很新的这个。谢谢！

来源

2017-10-12 maggietron

通过使用zoo，我分解步骤

library(zoo) 
dat1$City[dat1$City==1]=dat1$Name[dat1$City==1] 
dat1$City[dat1$City==0]=NA 
dat1$City=na.locf(dat1$City) 
dat1=dat1[!is.na(dat1$Gender),] 

dat1 
    Name  Job Gender  City 
2 Bob plumber  M California 
3 Carol nurse  F California 
5 Tom Chef  M Chicago 
6 Ann Swimmer  F Chicago 
7 Joy Police  F Chicago

来源

2017-10-12 22:43:31 Wen

这个工作正是我需要它！唯一的问题是，我留下的行看起来像这样：加利福尼亚州不适用加利福尼亚州芝加哥不适用不适用芝加哥有没有办法让我摆脱这些呢？非常感谢您的帮助！ – maggietron

@maggietron所以你需要保持它们或删除它们？ – Wen

假设基开始，其中City等于1，并在Job（或Gender）柱使用NA值，我们可以执行以下操作。

na.omit(transform(df, City = Name[is.na(Job)][cumsum(City)])) 
# Name  Job Gender  City 
# 2 Bob plumber  M California 
# 3 Carol nurse  F California 
# 5 Tom Chef  M Chicago 
# 6 Ann Swimmer  F Chicago 
# 7 Joy Police  F Chicago

数据：

df <- structure(list(Name = structure(c(3L, 2L, 4L, 5L, 7L, 1L, 6L), .Label = c("Ann", 
"Bob", "California", "Carol", "Chicago", "Joy", "Tom"), class = "factor"), 
    Job = structure(c(NA, 3L, 2L, NA, 1L, 5L, 4L), .Label = c("Chef", 
    "nurse", "plumber", "Police", "Swimmer"), class = "factor"), 
    Gender = structure(c(NA, 2L, 1L, NA, 2L, 1L, 1L), .Label = c("F", 
    "M"), class = "factor"), City = c(1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
    0L)), .Names = c("Name", "Job", "Gender", "City"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-7L))

来源

2017-10-12 22:52:20

感谢您的帮助 - 这个完全消除了“城市”变量，它不会将它们分组 – maggietron

@maggietron - 这正是您所期望的结果。 'cumsum（城市）'创建组。 –

从技术上讲，它根本不会消除“城市”。它在'df'里。它已被转变为具有'['California'，'Chicago']'的价值。它完美匹配您的测试案例。不要责怪@RichScriven的坏规格。 –

然而，你可能接近这个法子是使用fill从tidyr包。

我已经添加了一个新变量City_Name并保留了原来的City变量（因为OP的注释表明他们可能仍然希望在结果中看到该信息）。

library(dplyr) 
library(tidyr) 

df %>% 
    mutate(City_Name = if_else(City == 1, Name, NA_character_)) %>% 
    fill(City_Name) %>% 
    filter(City == 0) 
#> Name  Job Gender City City_Name 
#> 1 Bob plumber  M 0 California 
#> 2 Carol nurse  F 0 California 
#> 3 Tom Chef  M 0 Chicago 
#> 4 Ann Swimmer  F 0 Chicago 
#> 5 Joy Police  F 0 Chicago

数据

df <- read.table(text = "Name   Job   Gender City 
California NA   NA  1 
Bob   plumber  M  0 
Carol  nurse   F  0 
Chicago  NA   NA  1 
Tom   Chef   M  0 
Ann   Swimmer  F  0 
Joy   Police  F  0", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

来源

2017-10-13 04:00:36 markdly

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