如何解决为什么在 R 中熔体返回 NA 列？
我在 R 中有以下列表 df：
structure(list(disease = structure(c(1L,1L),.Label = "Barcelona",class = "factor"),`<18` = structure(list(0.193103448275862,0.0445344129554656),.Names = c(NA_character_,NA_character_
)),`19-25` = structure(list(0.0413793103448276,0.345748987854251),`26-64` = structure(list(0.448275862068966,0.167611336032389),NA_character_)),`46-64` = structure(list(0.0344827586206897,0.00647773279352227),`>65` = structure(list(0.282758620689655,0.435627530364373),type = structure(1:2,.Label = c("Clinical Trial","Real-World"
),class = "factor")),class = "data.frame",row.names = c(NA,-2L))
我想重新排列数据框，以便我可以使用 melt 按城市、单位和年龄组获取每个值。但是，我得到了一个额外的列作为输出：
melt(df)
city type variable value NA
1 Barcelona flat <18 0.19310345 0.044534413
2 Barcelona house <18 0.19310345 0.044534413
3 Barcelona flat 19 - 25 0.04137931 0.345748988
4 Barcelona house 19 - 25 0.04137931 0.345748988
5 Barcelona flat 26 - 45 0.44827586 0.167611336
6 Barcelona house 26 - 45 0.44827586 0.167611336
7 Barcelona flat 46 - 64 0.03448276 0.006477733
8 Barcelona house 46 - 64 0.03448276 0.006477733
9 Barcelona flat > 65 0.28275862 0.435627530
10 Barcelona house > 65 0.28275862 0.435627530
有没有办法不使用 NA 列并在 value 列中获得唯一值？
解决方法
问题是您的度量列是 list 类，而不是 numeric 类。如果我们将它们转换为数字，melt 将正常工作。 （我展示了一种方法，但最好在您的工作流中更早地进行并首先防止将列创建为列表......如果我的代码适用于您的代码，这绝对是您应该做的样本数据在较大数据上遇到问题。在这种情况下，tidyr::unnest 可能会有所帮助。）
sapply(df,class)
# disease <18 19-25 26-64 46-64 >65 type
# "factor" "list" "list" "list" "list" "list" "factor"
list_cols = sapply(df,is.list)
df[list_cols] = lapply(df[list_cols],unlist)
reshape2::melt(df,id.vars = c("disease","type"))
# disease type variable value
# 1 Barcelona Clinical Trial <18 0.193103448
# 2 Barcelona Real-World <18 0.044534413
# 3 Barcelona Clinical Trial 19-25 0.041379310
# 4 Barcelona Real-World 19-25 0.345748988
# 5 Barcelona Clinical Trial 26-64 0.448275862
# 6 Barcelona Real-World 26-64 0.167611336
# 7 Barcelona Clinical Trial 46-64 0.034482759
# 8 Barcelona Real-World 46-64 0.006477733
# 9 Barcelona Clinical Trial >65 0.282758621
# 10 Barcelona Real-World >65 0.435627530
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