私はデータサイエンスのためのハドリーウィッカムのRを通して作業しようとしています、そして次の質問につまずきました: "arrange()を使用してすべての欠落した値を最初にソートする方法は?(ヒント:use is.na()) "nylightlights1パッケージに含まれるflightsデータセットを使用しています。配列()がすべての不明な値をデータフレームの下部にソートすることを考えると、すべての変数の欠落した値に対してどのように反対のことをするのかわかりません。この質問にはベースRコードで答えることができると思いますが、dplyrと、arrange()およびis.na()関数の呼び出しを使用してこれを行う方法に特に興味があります。ありがとう。
desc
でラップして、開始時に欠落値を取得できます
flights %>%
arrange(desc(is.na(dep_time)),
desc(is.na(dep_delay)),
desc(is.na(arr_time)),
desc(is.na(arr_delay)),
desc(is.na(tailnum)),
desc(is.na(air_time)))
NA値は、以下に基づく変数でのみ見つかりました
names(flights)[colSums(is.na(flights)) >0]
#[1] "dep_time" "dep_delay" "arr_time" "arr_delay" "tailnum" "air_time"
一度に各変数名を渡す代わりに、NSE arrange_
を使用することもできます
nm1 <- paste0("desc(is.na(", names(flights)[colSums(is.na(flights)) >0], "))")
r1 <- flights %>%
arrange_(.dots = nm1)
r1 %>%
head()
#year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time arr_delay carrier flight tailnum
# <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int> <dbl> <chr> <int> <chr>
#1 2013 1 2 NA 1545 NA NA 1910 NA AA 133 <NA>
#2 2013 1 2 NA 1601 NA NA 1735 NA UA 623 <NA>
#3 2013 1 3 NA 857 NA NA 1209 NA UA 714 <NA>
#4 2013 1 3 NA 645 NA NA 952 NA UA 719 <NA>
#5 2013 1 4 NA 845 NA NA 1015 NA 9E 3405 <NA>
#6 2013 1 4 NA 1830 NA NA 2044 NA 9E 3716 <NA>
#Variables not shown: Origin <chr>, dest <chr>, air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>,
# time_hour <time>.
新しいバージョンのtidyverse(dplyr_0.7.3
、rlang_0.1.2
)を使用すると、arrange_at
、arrange_all
、arrange_if
も利用できます
nm1 <- names(flights)[colSums(is.na(flights)) >0]
r2 <- flights %>%
arrange_at(vars(nm1), funs(desc(is.na(.))))
またはarrange_if
を使用します
f <- rlang::as_function(~ any(is.na(.)))
r3 <- flights %>%
arrange_if(f, funs(desc(is.na(.))))
identical(r1, r2)
#[1] TRUE
identical(r1, r3)
#[1] TRUE
彼があなたに示した最も簡単な方法を試してください:
arrange(flights, desc(is.na(dep_time)))
その他の素敵なショートカット:
arrange(flights, !is.na(dep_time))
または
arrange(flights, -is.na(dep_time))
以下は、NA
sの数で降順に行を配置します。
flights %>%
arrange(desc(rowSums(is.na(.))))
# A tibble: 336,776 × 19
year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
<int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
1 2013 1 2 NA 1545 NA NA 1910
2 2013 1 2 NA 1601 NA NA 1735
3 2013 1 3 NA 857 NA NA 1209
4 2013 1 3 NA 645 NA NA 952
5 2013 1 4 NA 845 NA NA 1015
6 2013 1 4 NA 1830 NA NA 2044
7 2013 1 5 NA 840 NA NA 1001
8 2013 1 7 NA 820 NA NA 958
9 2013 1 8 NA 1645 NA NA 1838
10 2013 1 9 NA 755 NA NA 1012
# ... with 336,766 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>, carrier <chr>,
# flight <int>, tailnum <chr>, Origin <chr>, dest <chr>, air_time <dbl>,
# distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>
@akrunによるソリューションは正常に動作します。しかしながら、 arrange_
は、主な動詞の非推奨のSEバージョンです。それを避けるために、eval
を使用できます
nmf <- names(flights)[colSums(is.na(flights)) > 0]
rules = paste0("!is.na(", nmf, ")")
rc <- paste(rules, collapse = ",")
arce <- paste("arrange(flights," , rc , ")")
expr <- parse(text = arce)
ret <- eval(expr)