移动NA的底部

Question

我在寻找一个简单的方法来与至少一个NA将所有行数据帧/ DataTable的底部。例如：

> df <- data.table(aaa=c(1,2,3,4,NA,6,7), 
        bbb=c(1,9,5,NA,3,NA,9), 
        ccc=c(NA,3,NA,4,8,NA,2) 
        ) 
> df 
    aaa bbb ccc 
1: 1 1 NA 
2: 2 9 3 
3: 3 5 NA 
4: 4 NA 4 
5: NA 3 8 
6: 6 NA NA 
7: 7 9 2 

会变成这样的事情：

> df2 <- moveNAtoBottom(df) 
> df2 
    aaa bbb ccc 
1: 2 9 3 
2: 7 9 2 
3: 1 1 NA 
4: 3 5 NA 
5: 4 NA 4 
6: NA 3 8 
7: 6 NA NA 

即顶部没有NA的所有列。

注：

• 现在，我真的不关心，如果应用有任何排序的行，或者如果为了保持或逆转......只要表现有两个部分，上面一个没有来港，下一个为NAS
• 这可以在dataframes或数据表
• 依赖是正常

更妙的是，如果我能能够在指定列哪个搜索NA必须被应用。例如，仍与前面的例子：

> df3 <- moveNAtoBottom(df, applyTo = c("bbb", "ccc")) 
> df3 
    aaa bbb ccc 
1: 2 9 3 
2: NA 3 8 
3: 7 9 2 
4: 1 1 NA 
5: 3 5 NA 
6: 4 NA 4 
7: 6 NA NA 

感谢

Answer 1

一个简单的基础R解决方案是：

> df <- data.frame(aaa=c(1,2,3,4,NA,6,7), 
+     bbb=c(1,9,5,NA,3,NA,9), 
+     ccc=c(NA,3,NA,4,8,NA,2)) 
> ok <- complete.cases(df) 
> rbind(df[ok,], df[!ok,]) 
    aaa bbb ccc 
2 2 9 3 
7 7 9 2 
1 1 1 NA 
3 3 5 NA 
4 4 NA 4 
5 NA 3 8 
6 6 NA NA 

而且只选择一些列：

> ok <- complete.cases(df[, c("bbb","ccc")]) 
> rbind(df[ok,], df[!ok,]) 
    aaa bbb ccc 
2 2 9 3 
5 NA 3 8 
7 7 9 2 
1 1 1 NA 
3 3 5 NA 
4 4 NA 4 
6 6 NA NA 

Answer 2

尝试：

na=apply(df,1,function(x)sum(is.na(x))) 

df[order(na),] 

或函数

moveNAtoBottom<-function(df, applyTo=NULL){ 
    df<-as.data.frame(df) 
    if (is.null(applyTo)) applyTo=colnames(df) 
    na=rowSums(is.na(df[,applyTo,drop=F])) 
    data.table(df[order(na),]) 
} 

moveNAtoBottom(df) 
moveNAtoBottom(df,c("ccc", "aaa")) 

    aaa bbb ccc 
1: 2 9 3 
2: 4 NA 4 
3: 7 9 2 
4: 1 1 NA 
5: 3 5 NA 
6: NA 3 8 
7: 6 NA NA 

Answer 3

你可以这样做：

library(dplyr) 
df %>% 
    arrange(rowSums(is.na(.))) 

其中给出：

# aaa bbb ccc 
#1 2 9 3 
#2 7 9 2 
#3 1 1 NA 
#4 3 5 NA 
#5 4 NA 4 
#6 NA 3 8 
#7 6 NA NA 

还是应该要指定列名：

df %>% 
    arrange(rowSums(is.na(select_(., 'bbb:ccc')))) 

其中给出：

# aaa bbb ccc 
#1 2 9 3 
#2 NA 3 8 
#3 7 9 2 
#4 1 1 NA 
#5 3 5 NA 
#6 4 NA 4 
#7 6 NA NA 

Answer 4

由于OP使用data.table，与data.table一个选项循环通过与lapply列，检查它是否是NA（is.na），获得该行逐行总和与Reduce，并用它来order“DF”的行。

df[order(Reduce(`+`, lapply(df, is.na)))] 
# aaa bbb ccc 
#1: 2 9 3 
#2: 7 9 2 
#3: 1 1 NA 
#4: 3 5 NA 
#5: 4 NA 4 
#6: NA 3 8 
#7: 6 NA NA 

这里还有一个类似的方法：

df[, anyna := FALSE] 
for (k in names(df)) df[!(anyna), anyna := is.na(get(k))] 
df[order(anyna)][, anyna := NULL][]