基于行对应列值向DataFrame添加新行：获取各模型净零排放年份

我正在分析气候数据，需要找出每个模型（列）达到净零排放的年份（行）。
我已通过循环提取出每个模型首次出现负值（即负排放）的数值（对应截图中的nz_temp行）。
现在我需要创建一行来记录该负值对应的年份。
我尝试使用pull函数，但完全陷入困境！

假设你的数据框名为climate_data，年份存储在名为year的列中，其余列为各模型的排放数据，可通过以下步骤实现需求：

1. 转长格式处理：将宽格式数据转为长格式，便于按模型分组查找首次负排放年份

library(tidyverse)

long_format <- climate_data %>%
  pivot_longer(cols = -year, names_to = "model", values_to = "emissions")

2. 提取各模型首次净零年份：按模型分组，筛选出首次出现负排放的记录，提取对应年份

nz_year_df <- long_format %>%
  group_by(model) %>%
  filter(emissions < 0) %>%
  slice_head(n = 1) %>%
  select(model, net_zero_year = year)

3. 转为宽格式并添加到原数据：将结果转回宽格式，作为新行合并到原数据框中

# 生成待添加的行
nz_row <- nz_year_df %>%
  pivot_wider(names_from = model, values_from = net_zero_year) %>%
  mutate(year = "net_zero_year")  # 为该行命名标识

# 合并到原数据
updated_data <- bind_rows(climate_data, nz_row)

特殊情况处理 #

如果你的年份是作为行名存在而非单独列，先将行名转为列：

climate_data <- climate_data %>%
  rownames_to_column(var = "year")

这种方法无需手动循环，利用tidyverse的向量式操作更高效且易维护。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Holly Wakelin