将两行相同的行编译为一行

Question

我的数据合并如下：

X	身份证	日期_度量	月	年龄	编译的指标
25	2063	2016-12-28	12	63.7	258 不适用
13274	2063	2016-12-28	12	63.7	NA 2948

而不是拥有

X	身份证	日期_度量	月	年龄	高度	身体质量
25	2063	2016-12-28	12	63.7	258	2948

Compile_metrics 具有特色。

我已经尝试过这段代码，但输出完全混乱，我不知道为什么......

#first table
combine_height_body_mass <- function(df) {
  df %>%
    group_by(ID) %>%
    slice_max(order_by = date_measure) %>%
    mutate(combined_metrics = paste(height, body_mass)) %>%
    select(all_of(c("X","ID","date_measure","Month","Age","height", "body_mass")))
}

final_df <- combine_height_body_mass(combined_dt)

#Compile rows

combine_height_body_mass <- function(df) {
  combined_df <- df %>%
    group_by(ID) %>%
    slice_max(order_by = date_measure) %>%
    select(
      X,
      ID,
      date_measure,
      Month,
      Age,
      height,
      body_mass
    )
  combined_df <- combined_df %>%
    mutate(compiled_metrics = paste(height, body_mass))
  
  return(combined_df)
}

final_df <- combine_height_body_mass(combined_dt)

PS：身高和体重应该是数字

谢谢

Answer 1

假设数据框如末尾注释所示，以可重现的形式。

删除 X 列，将

compiled_metrics

分成单独的字段 并取组中所有值的最小值，除去 NA。

library (dplyr)
library (tidyr)

dat1 %>%
  select(!X) %>%
  separate(compiled_metrics, c("height", "body_mass"), convert = TRUE) %>% 
  summarize(across(everything(), ~ min(.x, na.rm = TRUE)), .by = ID:Age)
##     ID date_measure Month  Age height body_mass
## 1 2063   2016-12-28    12 63.7    258      2948

注意

数据1<- data.frame( X = c(25L, 13274L), ID = c(2063L, 2063L), date_measure = c("2016-12-28", "2016-12-28"), Month = c(12L, 12L), Age = c(63.7, 63.7), compiled_metrics = c("258 NA", "NA 2948") )