如何用R语言合并数据集中的两个互斥列以生成新列？

Base R 方法 #

方法1：用coalesce函数（R 3.5.0及以上版本支持） #

这个函数会依次取第一个非NA的值，正好匹配你的需求：

df$Column_C <- coalesce(df$Column_A, df$Column_B)

方法2：用ifelse判断 #

逻辑更直白，手动判断A列是否有值，没有就取B列：

df$Column_C <- ifelse(!is.na(df$Column_A), df$Column_A, df$Column_B)

dplyr 方法 #

如果习惯用管道式操作，dplyr的coalesce函数同样适用：

library(dplyr)
df <- df %>%
  mutate(Column_C = coalesce(Column_A, Column_B))

data.table 方法 #

如果用data.table处理大数据，可使用fcoalesce：

library(data.table)
setDT(df)[, Column_C := fcoalesce(Column_A, Column_B)]

测试验证 #

用你的示例数据构造测试框：

df <- data.frame(
  Unique_IQ = c(10204050, 10204051, 10204052, 10204053, 10204054, 10204055),
  Column_A = c("Top10%", NA, "Top90%", "Top80%", NA, NA),
  Column_B = c(NA, "Top20%", NA, NA, "Top80%", NA),
  stringsAsFactors = FALSE
)

运行任意一种方法后，Column_C的结果会和你预期完全一致：c("Top10%", "Top20%", "Top90%", "Top80%", "Top80%", NA)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vlad Zaha