问题描述
我的数据集包含以下变量：日，时，种，饮食
“饮食”仅在每个“日”的某些“时间”记录，因此，我希望创建一个新变量“ daily.diet”，其中每个物种每天的“饮食”值为（例如，天和物种匹配时，daily.diet =饮食。）
我制作了一个示例数据框以供使用：
df <- data.frame(day = c(1,1,2,3,3),time = c(5,6,7,9,5,9),species = c('a','b','c','a','b'),diet=c('na','na','green','blue','na'))
解决方法
尽管我不确定您要寻找的是什么，但我猜您是否想要类似的东西
print(list.length)您可以使用class _ContactListState extends State<ContactList> {
bool _isSearching = false;
List<Contact> list;
...
_inputHandler(String text) {
if (text == null || text.trim() == '') {
return;
}
_isSearching = true;
text = text.toLowerCase();
setState(() {
list = list
.where((Contact el) =>
el.displayName.toLowerCase().contains(text) ||
el.phones.toList()[0].value.contains(text))
.toList();
});
print(list.length); // Also logs 129,when text = 'Akh' // Should have logged 2
}
FutureBuilder _getList() {
// As above
}
@override
Widget build(BuildContext context) {
// As above
}
}
将其重新连接到原始数据。
此外，您可能希望使用library(tidyverse)
new_df <- df %>%
group_by(species,day) %>%
filter(n_distinct(diet) == 1) %>%
ungroup %>%
distinct(day,species,daily.diet = diet)
而不是df %>% left_join(new_df)。后者只是一个字符串，而前者是R缺少的特殊值。
与@Michael Dewar达成协议，您可能要考虑使用NA处理丢失的数据，除非您的编码方案/数据收集有其他充分的理由使您无法使用。
也可以使用tidyverse，您可以从fill tidyr在diet和{{1 }}一样。
例如：
day示例数据不包括可能发生这种情况的实例。这是一个示例，其中包含不同的数据来演示，并创建了一个新列species：
library(dplyr)
library(tidyr)
df$diet <- replace(df$diet,df$diet == 'na',NA)
df %>%
group_by(day,species) %>%
fill(diet,.direction = "downup")
输出
daily.diet数据
df %>%
group_by(day,species) %>%
mutate(daily.diet = diet) %>%
fill(daily.diet,.direction = "downup")