<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare la funzione coalesce()<\/strong> del pacchetto dplyr<\/a> in R per restituire il primo valore non mancante in ogni posizione di uno o pi\u00f9 vettori.<\/span><\/p>\n Esistono due modi comuni per utilizzare questa funzione:<\/span><\/span><\/p>\n Metodo 1: sostituisci i valori mancanti nel vettore<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: restituisce il primo valore non mancante nelle colonne del frame di dati<\/strong><\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come applicare ciascun metodo nella pratica.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione coalesce()<\/strong> per sostituire tutti i valori mancanti in un vettore con un valore 100:<\/span><\/p>\n Nota che ogni valore NA<\/strong> nel vettore originale \u00e8 stato sostituito con un valore di 100<\/strong> .<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere il seguente frame di dati in R:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione coalesce()<\/strong> per restituire il primo valore non mancante nelle colonne A e B del frame di dati:<\/span><\/p>\n La colonna C risultante contiene il primo valore non mancante nelle colonne A e B.<\/span><\/p>\n Tieni presente che la riga 5 ha un valore NA nella colonna C poich\u00e9 le colonne A e B avevano entrambe valori NA in questa riga.<\/span><\/span><\/p>\n Possiamo semplicemente aggiungere un valore extra alla funzione coalesce()<\/strong> da utilizzare come valore se sono presenti valori NA in ciascuna colonna:<\/span><\/p>\n Tieni presente che il valore NA nella riga 5 della colonna C \u00e8 stato ora sostituito con il valore 100<\/strong> .<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre funzioni comuni utilizzando dplyr:<\/span><\/p>\n Come eliminare righe utilizzando dplyr<\/a> \u00c8 possibile utilizzare la funzione coalesce() del pacchetto dplyr in R per restituire il primo valore non mancante in ogni posizione di uno o pi\u00f9 vettori. Esistono due modi comuni per utilizzare questa funzione: Metodo 1: sostituisci i valori mancanti nel vettore library (dplyr) #replace missing values with 100 coalescence(x, 100) Metodo 2: restituisce il […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#replace missing values with 100\n<\/span>coalescence(x, 100)\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#return first non-missing value at each position across columns A and B<\/span>\ncoalesce(df$A, df$B)<\/strong>\n<\/pre>\n Esempio 1: utilizzare coalesce() per sostituire i valori mancanti nel vettore<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#create vector of values\n<\/span>x <- c(4, NA, 12, NA, 5, 14, 19)\n\n#replace missing values with 100\n<\/span>coalescence(x, 100)\n\n[1] 4 100 12 100 5 14 19\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 2:<\/strong><\/span> utilizzare coalesce() per restituire il primo valore non mancante nelle colonne del frame di dati<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create data frame\ndf <- data. frame<\/span> (A=c(10, NA, 5, 6, NA, 7, NA),\n B=c(14, 9, NA, 3, NA, 10, 4))<\/span>\n\n#view data frame\ndf\n\n AB\n1 10 14\n2 NA 9\n3 5 NA\n4 6 3\n5 NA NA\n6 7 10\n7 NA 4\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\n#create new column that coalesces values from columns A and B\ndf$C <- coalesce(df$A, df$B)\n<\/span>\n#view updated data frame\ndf\n\n ABC\n1 10 14 10\n2 NA 9 9\n3 5 NA 5\n4 6 3 6\n5 NA NA NA\n6 7 10 7\n7 NA 4 4<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\n#create new column that coalesces values from columns A and B\ndf$C <- coalesce(df$A, df$B, 100)\n<\/span>\n#view updated data frame\ndf\n\n ABC\n1 10 14 10\n2 NA 9 9\n3 5 NA 5\n4 6 3 6\n5 NA NA 100\n6 7 10 7\n7 NA 4 4\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come organizzare le righe utilizzando dplyr<\/a>
Come filtrare in base a pi\u00f9 condizioni utilizzando dplyr<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"