構建高效的R過濾器

我有這個數據框稱爲數據。在數據框中，我有幾列，爲了簡單起見，我會用天氣比喻來解釋這些列，它就像「weather_st_louis」，「weather_boston」，「weather_ny」...我想創建一個列「天氣」，它應該這樣做，「如果聖路易斯天氣存在，請使用此列，否則如果波士頓天氣存在，請使用此列，否則如果天氣存在，請使用此列，否則爲NONE」。我將多次使用這個邏輯，並且有很多列，所以需要一種方法來提高效率。 R的做法是什麼？構建高效的R過濾器

另外，側面的問題，是我想在這裏建立一個稱爲「過濾器」？

if(exists("data['w_stlouis']")) { 
    data['w'] <- data['w_stlouis'] 
} else if(exists("data['w_boston]")){ 
    data['w'] <- data['w_boston'] 
} else if(exists("data['w_ny']")){ 
    data['w'] <- data['w_ny'] 
} else {data['w'] <- NA}

來源

2013-12-20 appleLover

於是就有永遠只能存在一個城市？ – A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

阿南達，所有的城市都存在，但我正在創建一個新的代理專欄，以獲得最「可靠」的城市。 – appleLover

不幸的是，我現在沒有時間發佈答案，但是我會將「匹配」與城市名稱的字符向量結合使用，作爲替代方案。 – A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

嘗試類似的東西：

example <- matrix(NA,ncol=5,nrow=5) 
colnames(example) <- c("weather_1","weather_2","weather_3","weather_4","weather_5") 
example[5,3] <- 1 
example[3,2] <- 1 
example[1,2] <- 1 
example[4,4] <- 1 
example[5,2] <- 1 



w <- apply(example,1,function(x){ 
    o <- which(!is.na(x))[1] 
    if (is.na(o)) r <- "NONE" 
    else r <- colnames(example)[o] 
    r 
}) 

w

當你重複做任務，嘗試使用應用/ tapply/sapply功能

來源

2013-12-20 16:07:03 odessa

這裏是另一個posibility。我不確定這是否是您需要的，但它可能會給您另一種處理方法。

df <- data.frame(matrix(rnorm(100, 100, 20),ncol=5,nrow=5)) 
colnames(df) <- c("weather_1","weather_2","weather_3","weather_4","weather_5") 

library(reshape2) 
df <- melt(df) 
df[1:10,2] <- NA 

str(df) 

weather_levels <- levels(df$variable) 

df$case <- ifelse(is.na(df$value), 0, 1)

這兩個輸出相同的結果

subset(df, df$case == 1) 
na.omit(df)

來源

2013-12-20 19:54:25 marbel

構建高效的R過濾器

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