R 将每行中变量的前两次更改为 NA

发布于03月16日

我想要每年的百分比，所以每个栏的百分比.我现在的问题是，我必须排除每一行的前两个，因为在这一点上，个人是年轻的，可以纳入我的分析.我try 将前两个更改为NAs，因此我仍然知道有一个，但它未包含在我的分析/计算中.

    2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
   1    1    1    1    1   1     1    1    1
   2    0    1    1    1   0     0    0    0
   3    1    1    1    1   1     1    1    1
   4    1    1    1    0   0     0    0    0
   5    0    1    1    1   0     0    0    0
   6    1    1    1    1   1     1    1    1

数据集应如下所示|预期输出:

  2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
 1  NA   NA    1    1   1     1    1    1
 2  0    NA   NA    1   0     0    0    0
 3  NA   NA    1    1   1     1    1    1
 4  NA   NA    1    0   0     0    0    0
 5  0    NA   NA    1   0     0    0    0
 6  NA   NA    1    1   1     1    1    1

我try 了不同的配方.其中大多数根本不起作用.

 df2 <- df %>% 
  transmute(across(.cols = everything(), .fns = NULL, 
                   (length(x<-which(myRow == 1)) == length(x+1)), NA))

我还try 了以下方法，但出现了一个错误:

 df3 <- transmute_if (df,(length(x<-which(myRow == 1)) == length(x+1)), return(NA))

错误:.predicate的长度必须为1，而不是14.

df1 <- read.table(text = " 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 0 1 1 1 0 0 0 0 3 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 0 0 0 0 0 5 0 1 1 1 0 0 0 0 6 1 1 1 1 1 1 1 1 ", header = TRUE, check.names = FALSE) f <- function(x){ i <- which(x == 1) if(length(i) == 1L) { is.na(x) <- i } else if (length(i >= 2L)) { is.na(x) <- i[1:2] } x } t(apply(df1, 1, f)) #> 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 #> 1 NA NA 1 1 1 1 1 1 #> 2 0 NA NA 1 0 0 0 0 #> 3 NA NA 1 1 1 1 1 1 #> 4 NA NA 1 0 0 0 0 0 #> 5 0 NA NA 1 0 0 0 0 #> 6 NA NA 1 1 1 1 1 1

编辑

要获得每年1的比例，使用colMeans和na.rm = TRUE.

df2 <- t(apply(df1, 1, f)) colMeans(df2, na.rm = TRUE) #> 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 #> 0.0000000 NaN 1.0000000 0.8333333 0.5000000 0.5000000 0.5000000 0.5000000

^{由reprex package(v2.0.1)于2022年3月17日创建}

要以百分比形式打印，请使用软件包scales、函数percent或base R sprintf.

scales::percent(colMeans(df2, na.rm = TRUE), accuracy = 0.01) #> 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 #> "0.00%" NA "100.00%" "83.33%" "50.00%" "50.00%" "50.00%" "50.00%" sprintf("%2.4g%%", 100*colMeans(df2, na.rm = TRUE)) #> [1] " 0%" "NaN%" "100%" "83.33%" "50%" "50%" "50%" "50%"

^{由reprex package(v2.0.1)于2022年3月17日创建}

R 将每行中变量的前两次更改为 NA

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