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法学在 R 数据框中，如果一列存在缺失值，如何合并两列并忽略缺失值。
为了在 R 数据框中合并两列并忽略一列中存在的缺失值，我们可以使用 paste 函数和 is.na 函数。
例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含两列，例如 C1 和 C2，其中 C2 包含一些缺失值，那么我们可以使用下面提到的命令来合并 C1 和 C2，同时忽略 C2 中的缺失值：
cbind(df,Combined=paste(df[,1],replace(df[,2],is.na(df[,2]),"")))
示例 1
以下代码片段创建一个示例数据框：
x1<-rpois(20,5) y1<-sample(c(NA,2,5),20,replace=TRUE) df1<-data.frame(x1,y1) df1
创建了以下数据框
x1 y1 1 3 2 2 7 2 3 6 5 4 9 5 5 6 NA 6 2 2 7 3 NA 8 5 2 9 6 5 10 7 5 11 6 NA 12 2 5 13 2 2 14 7 5 15 6 5 16 7 2 17 7 NA 18 3 NA 19 4 5 20 6 5
要在上面创建的数据框上合并 x1 和 y1 值，请将以下代码添加到上面的代码片段：
x1<-rpois(20,5) y1<-sample(c(NA,2,5),20,replace=TRUE) df1<-data.frame(x1,y1) cbind(df1,Combined=paste(df1[,1],replace(df1[,2],is.na(df1[,2]),"")))
输出
如果您将上面给出的所有代码片段作为单个程序执行，它将生成以下输出：
x1 y1 Combined 1 3 2 3 2 2 7 2 7 2 3 6 5 6 5 4 9 5 9 5 5 6 NA 6 6 2 2 2 2 7 3 NA 3 8 5 2 5 2 9 6 5 6 5 10 7 5 7 5 11 6 NA 6 12 2 5 2 5 13 2 2 2 2 14 7 5 7 5 15 6 5 6 5 16 7 2 7 2 17 7 NA 7 18 3 NA 3 19 4 5 4 5 20 6 5 6 5
示例 2
以下代码片段创建一个示例数据框：
x2<-sample(c(NA,500,450),20,replace=TRUE) y2<-sample(1:1000,20) df2<-data.frame(x2,y2) df2
创建了以下数据框
x2 y2 1 500 389 2 500 164 3 NA 267 4 NA 68 5 NA 294 6 500 26 7 500 740 8 450 913 9 NA 556 10 NA 800 11 450 80 12 500 236 13 500 65 14 NA 316 15 450 248 16 NA 654 17 NA 113 18 500 691 19 NA 496 20 450 391
要在上面创建的数据框上合并 x2 和 y2 值，请将以下代码添加到上面的代码片段：
x2<-sample(c(NA,500,450),20,replace=TRUE) y2<-sample(1:1000,20) df2<-data.frame(x2,y2) cbind(df2,Combined=paste(df2[,2],replace(df2[,1],is.na(df2[,1]),"")))
输出
如果您将上面给出的所有代码片段作为单个程序执行，它将生成以下输出：
x2 y2 Combined 1 500 389 389 500 2 500 164 164 500 3 NA 267 267 4 NA 68 68 5 NA 294 294 6 500 26 26 500 7 500 740 740 500 8 450 913 913 450 9 NA 556 556 10 NA 800 800 11 450 80 80 450 12 500 236 236 500 13 500 65 65 500 14 NA 316 316 15 450 248 248 450 16 NA 654 654 17 NA 113 113 18 500 691 691 500 19 NA 496 496 20 450 391 391 450
更新于：2021年11月8日
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