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使用dplyr用complete填充缺失的值

tidyverse dplyr

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Stefano Potter · 技术社区 · 3 年前

我有一个这样的数据帧:

library(tidyverse)

df = tibble(AOI = c('NA', 'NA', 'NA', 'NA', 'NA', 'EA', 'EA'),
            Values = c(-1, -1, 0, 1, 1, -1, 0))

df = df %>% group_by(AOI, Values) %>% tally()

AOI     Values  n
<chr>   <dbl>   <int>
EA     -1       1
EA      0       1
NA     -1       2
NA      0       1
NA      1       2

我想确保每个唯一的AOI都存在所有的值-1、0和1。截至目前,该集团 EA 缺少1。我想用我相信 complete 以确保丢失的三个值中的任何一个都会自动添加,并且 n 用0填充。

我正在尝试:

df = df %>% complete(AOI, Values, fill = list(n = 0))

但失败的原因是:

Error in `dplyr::summarise()`:
! Problem while computing `..1 = complete(data = dplyr::cur_data(), ...,
  fill = fill, explicit = explicit)`.
â¹ The error occurred in group 1: AOI = "EA".
Caused by error:
! object 'AOI' not found

我的预期输出是:

AOI     Values  n
<chr>   <dbl>   <int>
EA     -1       1
EA      0       1
EA      1       0
NA     -1       2
NA      0       1
NA      1       2

编辑:

完成这项任务并不一定要完成,任何获得所需输出的方法对我来说都很好。

0 回复 | 直到 3 年前

1

Vinícius Félix 3 年前

我认为,在不断重写数据帧几次之后,它可能产生了一个错误,可能是为了保存一些意外的东西。

*所以,我稍微更改了一下代码。

密码

library(tidyverse)

df <- tibble(AOI = c('NA', 'NA', 'NA', 'NA', 'NA', 'EA', 'EA'),
            Values = c(-1, -1, 0, 1, 1, -1, 0))

df %>%
  arrange(AOI) %>% 
  count(AOI, Values) %>% 
  complete(AOI, Values,fill = list(n = 0))

输出

# A tibble: 6 x 3
  AOI   Values     n
  <chr>  <dbl> <dbl>
1 EA        -1     1
2 EA         0     1
3 EA         1     0
4 NA        -1     2
5 NA         0     1
6 NA         1     2