在 group_by 中使用条件语句

Question

我有一个数据框

XYdata

，如果时间列（

ppt

）中有任何值，我需要计算每个参与者（

item

）和项目（

Time

）。如果那里没有值，则意味着该参与者和项目的所有行都是 NA。结果需要放入一个以 N_NAs 和 N_Values 作为列的表中，如下所示：

|participant |item   |N_NAs |N_Values|
|------------|-------|------|--------|
|ppt1        |item1  |0     |1       | #there was a value
|ppt1        |item2  |1     |0       | #there was no value, only NAs
|ppt1        |item3  |1     |0       | #there was no value, only NAs
|ppt1        |item4  |0     |1       | #there was a value

虽然我可以计算每个参与者和项目有多少个 NA：

XYdata2 <-XYdata %>% group_by(ppt, item) %>% summarise(sum_na_Time = sum(is.na(Time)))

然后计算这是否是我应该期望每个参与者和项目的总行数，我更喜欢使用

if

或条件来计算它。

Answer 1

根据数据的结构方式，您可以首先使用

ifelse()

，然后使用

ddply()

包中的

plyr

来汇总所有值。

有一个更短的代码，但我不知道，但这样的东西可以工作：

library(plyr)

#add new column and add 1 for every empty column in XYdata$Time and 0 if there is a value
XYdata$N_NAs <- ifelse(XYdata$Time == ' ', 1, 0)
    
#add new column and add 0 for every empty column in XYdata$Time and 1 if there is a value
XYdata$N_Values <- ifelse(XYdata$Time == ' ', 0, 1)
    
#add up all the values for each ppt per item 
results <- ddply(XYdata, .(ppt, item), nrow)