R语言对含NA的多数值列应用gt_sparkline()报错如何解决？

核心原因 #

你的代码存在两个问题共同触发报错：

1. 未加rowwise()按行处理，c_across()会将全表所有数值列的所有值合并为一个列表，而非每行对应自身的4个季度序列值
2. 原始数值列存在NA缺失值，gt_sparkline()计算绘图参数时遇到缺失值会返回空值，无法满足逻辑判断要求

修复方法 #

方案1：直接剔除每行的缺失值绘图 #

library(tidyverse)
library(gt)
library(gtExtras)

df %>% 
  # 按行处理，每行单独生成自己的时间序列列表
  rowwise() %>% 
  # 生成序列时剔除NA值
  mutate(data = list(na.omit(c_across(where(is.numeric))))) %>% 
  ungroup() %>% 
  gt() %>% 
  gt_sparkline(data)

方案2：保留时间轴位置，自动跳过缺失值 #

如果需要保证4个季度的时间轴长度一致，不因为剔除NA导致时间点错位，可以直接使用函数自带的缺失值处理参数：

df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(data = list(c_across(where(is.numeric)))) %>% 
  ungroup() %>% 
  gt() %>% 
  # 开启缺失值忽略，同时固定序列长度为4个时间点
  gt_sparkline(data, na.rm = TRUE, limit = 4)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ah bon