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dplyrは、グループ内の非NA値をカウントします

これが私の例です

mydf<-data.frame('col_1'=c('A','A','B','B'), 'col_2'=c(100,NA, 90,30))

col_1でグループ化し、col_2の非NA要素をカウントしたい

私はdplyrでそれをしたいと思います。

SOを検索した後に試したものを次に示します。

mydf %>% group_by(col_1) %>% summarise_each(funs(!is.na(col_2)))
mydf %>% group_by(col_1) %>% mutate(non_na_count = length(col_2, na.rm=TRUE))
mydf %>% group_by(col_1) %>% mutate(non_na_count = count(col_2, na.rm=TRUE))

何も機能しませんでした。助言がありますか？

rcountgroup-bydplyr
10
user1700890

これを使用できます

mydf %>% group_by(col_1) %>% summarise(non_na_count = sum(!is.na(col_2)))

# A tibble: 2 x 2
   col_1 non_na_count
  <fctr>        <int>
1      A            1
2      B            2
31
Richard Telford

'col_2'のNA要素をfilterしてから、 'col_1'のcountを実行できます

mydf %>%
     filter(!is.na(col_2))  %>%
      count(col_1)
# A tibble: 2 x 2
#   col_1     n
#  <fctr> <int>
#1      A     1
#2      B     2

またはdata.tableを使用して

library(data.table)
setDT(mydf)[, .(non_na_count = sum(!is.na(col_2))), col_1]

またはbase Rのaggregateを使用して

aggregate(cbind(col_2 = !is.na(col_2))~col_1, mydf, sum)
#  col_1 col_2
#1     A     1
#2     B     2

またはtableを使用して

table(mydf$col_1[!is.na(mydf$col_2)])
4
akrun
library(knitr)
library(dplyr)

mydf <- data.frame("col_1" = c("A", "A", "B", "B"), 
                   "col_2" = c(100, NA, 90, 30))

mydf %>%
  group_by(col_1) %>%
  select_if(function(x) any(is.na(x))) %>%
  summarise_all(funs(sum(is.na(.)))) -> NA_mydf

kable(NA_mydf)
3
Anya Sti