R语言基于列NA缺失值数量对数据行分组的实现问题

问题根因 #

你原有代码逻辑无问题，运行结果不符合预期是列名大小写不匹配导致：数据集第三列命名为Follow_up3（首字母u小写），但case_when判断逻辑中写的是Follow_Up3（首字母U大写），判定条件全部不触发，导致Group列生成NA。

方案1：按缺失位置分组（匹配你定义的7类分组规则） #

修正列名后的可运行代码如下：

library(dplyr)
my_data <- data.frame( 
  Follow_Up1 = c(100, 200, 300, 1, NA, NA, 50, 10, 5, NA),
  Follow_Up2 = c(NA,  500 ,400,380,NA, NA, 500, 780,NA,500),
  Follow_up3 = c(NA, NA, 1000, 800,NA, 1200, 1100, 1200, 990, NA) 
) 

follow_Up <- my_data %>% 
  mutate(Group = case_when(
    is.na(Follow_Up1) & is.na(Follow_Up2) & is.na(Follow_up3) ~ 1, 
    !is.na(Follow_Up1) & is.na(Follow_Up2) & is.na(Follow_up3) ~ 2, 
    is.na(Follow_Up1) & !is.na(Follow_Up2) & is.na(Follow_up3) ~ 3,
    !is.na(Follow_Up1) & !is.na(Follow_Up2) & !is.na(Follow_up3) ~ 4,
    !is.na(Follow_Up1) & !is.na(Follow_Up2) & is.na(Follow_up3) ~ 5,
    is.na(Follow_Up1) & is.na(Follow_Up2) & !is.na(Follow_up3) ~ 6, 
    !is.na(Follow_Up1) & is.na(Follow_Up2) & !is.na(Follow_up3) ~ 7 
))

运行后除你提供的期望输出第10行标注错误（第10行仅Follow_Up2非空，对应分组3，不是2），其余结果完全匹配。

方案2：简化版按NA数量分组（仅按缺失个数分3类） #

无需逐一枚举判定条件，代码更简洁易维护，适合列数较多的场景：

follow_Up_simple <- my_data %>%
  # 统计每一行随访列的NA数量
  mutate(na_count = rowSums(is.na(pick(starts_with("Follow")))),
         Group = case_when(
           na_count == 1 ~ "1个缺失",
           na_count == 2 ~ "2个缺失",
           na_count == 3 ~ "3个缺失"
         ))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vicky_Sch