如何解决根据R中的规则从data.frame中删除行
在data.frame中，如果在所有其他列中都有另一行具有相同信息的行，我想自动删除Column_E上带有'NA'的行，例如：
Column_A Column_B Column_C Column_D Column_E
A121 NAME1 A321 2019-01-01 NA
A121 NAME1 A321 2019-01-01 2020-02-01
A123 NAME2 A322 2019-01-01 2020-01-01
A123 NAME2 A322 2019-01-01 NA
A124 NAME3 A323 2019-01-01 2019-01-01
A124 NAME4 A324 2019-01-01 NA
输出应为：
Column_A Column_B Column_C Column_D Column_E
A121 NAME1 A321 2019-01-01 2020-02-01
A123 NAME2 A322 2019-01-01 2020-01-01
A124 NAME3 A323 2019-01-01 2019-01-01
A124 NAME4 A324 2019-01-01 NA
有什么想法吗？
解决方法
您可以选择没有NA值或组中只有1行的行。
library(dplyr)
df %>%
group_by(across(Column_A:Column_D)) %>%
filter(!is.na(Column_E) | n() == 1)
# Column_A Column_B Column_C Column_D Column_E
# <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#1 A121 NAME1 A321 2019-01-01 2020-02-01
#2 A123 NAME2 A322 2019-01-01 2020-01-01
#3 A124 NAME3 A323 2019-01-01 2019-01-01
#4 A124 NAME4 A324 2019-01-01 NA
data.table中的逻辑相同：
library(data.table)
setDT(df)
df[,.SD[!is.na(Column_E) | .N == 1],.(Column_A,Column_B,Column_C,Column_D)]
和基数R：
subset(df,ave(!is.na(Column_E),Column_A,Column_D,FUN = function(x) x | length(x) == 1))
数据
df <- structure(list(Column_A = c("A121","A121","A123","A124","A124"),Column_B = c("NAME1","NAME1","NAME2","NAME3","NAME4"),Column_C = c("A321","A321","A322","A323","A324"),Column_D = c("2019-01-01","2019-01-01","2019-01-01"),Column_E = c(NA,"2020-02-01","2020-01-01",NA,NA)),class = "data.frame",row.names = c(NA,-6L))
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