วิธีใช้ฟังก์ชัน coalesce() ใน dplyr (พร้อมตัวอย่าง)
คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน coalesce() จากแพ็กเก จ dplyr ใน R เพื่อส่งคืนค่าแรกที่ไม่หายไปในแต่ละตำแหน่งของเวกเตอร์ตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป
มีสองวิธีทั่วไปในการใช้ฟังก์ชันนี้:
วิธีที่ 1: แทนที่ค่าที่หายไปในเวกเตอร์
library (dplyr)
#replace missing values with 100
coalescence(x, 100)
วิธีที่ 2: ส่งกลับค่าแรกที่ไม่หายไปในคอลัมน์กรอบข้อมูล
library (dplyr)
#return first non-missing value at each position across columns A and B
coalesce(df$A, df$B)
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติ
ตัวอย่างที่ 1: ใช้ Coalesce() เพื่อแทนที่ค่าที่หายไปในเวกเตอร์
รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ฟังก์ชัน Coalesce() เพื่อแทนที่ค่าที่หายไปทั้งหมดในเวกเตอร์ด้วยค่า 100:
library (dplyr) #create vector of values x <- c(4, NA, 12, NA, 5, 14, 19) #replace missing values with 100 coalescence(x, 100) [1] 4 100 12 100 5 14 19
โปรดทราบว่าค่า NA แต่ละค่าในเวกเตอร์ดั้งเดิมจะถูกแทนที่ด้วยค่า 100
ตัวอย่างที่ 2: ใช้ Coalesce() เพื่อส่งคืนค่าแรกที่ไม่หายไปในคอลัมน์กรอบข้อมูล
สมมติว่าเรามี data frame ต่อไปนี้ใน R:
#create data frame
df <- data. frame (A=c(10, NA, 5, 6, NA, 7, NA),
B=c(14, 9, NA, 3, NA, 10, 4))
#view data frame
df
AB
1 10 14
2 NA 9
3 5 NA
4 6 3
5 NA NA
6 7 10
7 NA 4
รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้ฟังก์ชัน Coalesce() เพื่อส่งกลับค่าแรกที่หายไปในคอลัมน์ A และ B ของกรอบข้อมูล:
library (dplyr)
#create new column that coalesces values from columns A and B
df$C <- coalesce(df$A, df$B)
#view updated data frame
df
ABC
1 10 14 10
2 NA 9 9
3 5 NA 5
4 6 3 6
5 NA NA NA
6 7 10 7
7 NA 4 4
คอลัมน์ผลลัพธ์ C มีค่าแรกที่ไม่หายไปในคอลัมน์ A และ B
โปรดทราบว่าแถวที่ 5 มีค่า NA ในคอลัมน์ C เนื่องจากคอลัมน์ A และ B ต่างก็มีค่า NA ในแถวนี้
เราสามารถเพิ่มค่าพิเศษให้กับฟังก์ชัน coalesce() เพื่อใช้เป็นค่าได้หากมีค่า NA ในแต่ละคอลัมน์:
library (dplyr)
#create new column that coalesces values from columns A and B
df$C <- coalesce(df$A, df$B, 100)
#view updated data frame
df
ABC
1 10 14 10
2 NA 9 9
3 5 NA 5
4 6 3 6
5 NA NA 100
6 7 10 7
7 NA 4 4
โปรดทราบว่าค่า NA ในแถวที่ 5 ของคอลัมน์ C ถูกแทนที่ด้วยค่า 100 แล้ว
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการใช้งานฟังก์ชันทั่วไปอื่นๆ โดยใช้ dplyr:
วิธีลบแถวโดยใช้ dplyr
วิธีจัดเรียงแถวโดยใช้ dplyr
วิธีกรองตามเงื่อนไขต่างๆ โดยใช้ dplyr