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在第一列中添加具有特定值的新行,然后在其余列中添加“-”

data-manipulation r

T K · 技术社区 · 2 年前

所以我有一个数据集,我想添加一个新行(其中有70多列)。如果可能的话,我希望第一列有城市的名称,然后该行中的每一列只有一个破折号。

以下是一个示例数据:

mydata = data.frame (Column1 =c("1","1","1","1","1","1","1",'1',"1","1"),
                     Column2 = c("2000-01-01","2000-01-05","2000-02-02", "2000-02-12", 
                              "2000-02-14","2000-05-13", "2000-05-15", "2000-05-17", 
                              "2000-05-16", "2000-05-20"),
                     Column3 = c("A","A","B","B","B","A","A","A","C","C"))

请看下面我的代码。这段代码允许我在第一列中添加一行,这让我很难在其他列中添加“-”。我宁愿不列出每一列,因为我有70多列。

mydata <- mydata %>% bind_rows(list(`Column1` = "TORONTO"),.)

我尝试了以下方法,但不断出错。


mydata <- mydata %>% bind_rows(list(`Column1` = "TORONTO"),col(2:ncol) = "-")

```

Any help would be appreciated!

2 回复 | 直到 2 年前

akrun 2 年前

我们可以使用 add_row

library(dplyr)
mydata %>%
  add_row(Column1 = "TORONTO", !!! setNames(rep('-', ncol(.)-1),
      names(.)[-1]))

-输出

   Column1    Column2 Column3
1        1 2000-01-01       A
2        1 2000-01-05       A
3        1 2000-02-02       B
4        1 2000-02-12       B
5        1 2000-02-14       B
6        1 2000-05-13       A
7        1 2000-05-15       A
8        1 2000-05-17       A
9        1 2000-05-16       C
10       1 2000-05-20       C
11 TORONTO          -       -

默认情况下,它在底部添加行。如果要在某个位置添加,请指定 .before

mydata %>%
  add_row(Column1 = "TORONTO", !!! setNames(rep('-', ncol(.)-1),
      names(.)[-1]), .before = 1)

-输出

  Column1    Column2 Column3
1  TORONTO          -       -
2        1 2000-01-01       A
3        1 2000-01-05       A
4        1 2000-02-02       B
5        1 2000-02-12       B
6        1 2000-02-14       B
7        1 2000-05-13       A
8        1 2000-05-15       A
9        1 2000-05-17       A
10       1 2000-05-16       C
11       1 2000-05-20       C

或可能使用 summarise across c 一旦分类 - 作为第一个元素

mydata %>%
   summarise(Column1 = c("TORONTO", Column1), across(-Column1, ~ c("-", .x)))
   Column1    Column2 Column3
1  TORONTO          -       -
2        1 2000-01-01       A
3        1 2000-01-05       A
4        1 2000-02-02       B
5        1 2000-02-12       B
6        1 2000-02-14       B
7        1 2000-05-13       A
8        1 2000-05-15       A
9        1 2000-05-17       A
10       1 2000-05-16       C
11       1 2000-05-20       C

TarJae 2 年前

这里有一种替代方法,使用 .before replace_na 功能:

library(dplyr)
library(tidyr)

mydata %>% 
  add_row(Column1 = "TORONTO", .before = 1) %>% 
  mutate(across(-Column1, ~replace_na(., "-")))

   Column1    Column2 Column3
1  TORONTO          -       -
2        1 2000-01-01       A
3        1 2000-01-05       A
4        1 2000-02-02       B
5        1 2000-02-12       B
6        1 2000-02-14       B
7        1 2000-05-13       A
8        1 2000-05-15       A
9        1 2000-05-17       A
10       1 2000-05-16       C
11       1 2000-05-20       C