dplyr按组计算非NA值 [英] dplyr count non-NA value in group by

问题描述

这是我的例子

mydf<-data.frame('col_1'=c('A','A','B','B'), 'col_2'=c(100,NA, 90,30))

我想按 col_1 进行分组，并在 col_2

I would like to group by col_1 and count not-NA elements in col_2

我想用 dplyr 来做到这一点。

我在搜索SO后搜索的内容：

Here is what I tried after searching SO:

mydf %>% group_by(col_1) %>% summarise_each(funs(!is.na(col_2)))
mydf %>% group_by(col_1) %>% mutate(non_na_count = length(col_2, na.rm=TRUE))
mydf %>% group_by(col_1) %>% mutate(non_na_count = count(col_2, na.rm=TRUE))

没有工作。任何建议？

推荐答案

您可以使用这个

You can use this

mydf %>% group_by(col_1) %>% summarise(non_na_count = sum(!is.na(col_2)))

# A tibble: 2 x 2
   col_1 non_na_count
  <fctr>        <int>
1      A            1
2      B            2

这篇关于dplyr按组计算非NA值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！