我再一次有点陷入困境并寻求帮助。我希望有一天能够给予这种帮助。。。
无论如何，我有一个看起来像这样的tibble：
# A tibble: 20 x 6
# Groups: tipologia [6]
tipologia date_info pct_day pct_month pct_year pct_no_date
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Aree soggette a crolli/ribaltamenti diffusi day 0.0508 NA NA NA
2 Aree soggette a crolli/ribaltamenti diffusi month NA 0.0217 NA NA
3 Aree soggette a crolli/ribaltamenti diffusi no date NA NA NA 0.227
4 Aree soggette a crolli/ribaltamenti diffusi year NA NA 0.701 NA
5 Aree soggette a frane superficiali diffuse day 0.0721 NA NA NA
6 Aree soggette a frane superficiali diffuse month NA 0.0218 NA NA
7 Aree soggette a frane superficiali diffuse no date NA NA NA 0.570
8 Aree soggette a frane superficiali diffuse year NA NA 0.336 NA
9 Aree soggette a sprofondamenti diffusi day 0.143 NA NA NA
10 Aree soggette a sprofondamenti diffusi no date NA NA NA 0.286
11 Aree soggette a sprofondamenti diffusi year NA NA 0.571 NA
12 Colamento lento day 0.119 NA NA NA
13 Colamento lento month NA 0.0475 NA NA
14 Colamento lento no date NA NA NA 0.122
15 Colamento lento year NA NA 0.712 NA
16 Colamento rapido day 0.478 NA NA NA
17 Colamento rapido month NA 0.00838 NA NA
18 Colamento rapido no date NA NA NA 0.0642
19 Colamento rapido year NA NA 0.450 NA
20 Complesso day 0.262 NA NA NA
在"；tipologia"；因为有四种可能的日期信息(天、年、月或根本没有信息(。我希望每个tipologia只有一行，并基本上删除这些不必要的NA。NA没有任何价值，所以它们只是有点烦人。
我再次尝试了分组和总结，但没有达到我想要做的。所以任何想法都会非常有帮助：(
您可以使用na.omit来删除NA值。
library(dplyr)
df %>%
group_by(tipologia) %>%
summarise(across(starts_with('pct'), na.omit))
na.omit应该适用于上述数据，但更安全的选择是：
df %>%
group_by(tipologia) %>%
summarise(across(starts_with('pct'), ~.x[!is.na(x)][1]))
您可以使用aggregate，然后使用lapply和merge在列上循环。
Reduce(function(...) merge(..., all=T), lapply(names(dat)[3:6], function(x)
aggregate(as.formula(paste(x, "~ tipologia")), dat, I)))
# tipologia pct_day pct_month pct_year pct_no_date
# 1 Aree soggette a crolli/ribaltamenti diffusi 0.0508 0.02170 0.701 0.2270
# 2 Aree soggette a frane superficiali diffuse 0.0721 0.02180 0.336 0.5700
# 3 Aree soggette a sprofondamenti diffusi 0.1430 NA 0.571 0.2860
# 4 Colamento lento 0.1190 0.04750 0.712 0.1220
# 5 Colamento rapido 0.4780 0.00838 0.450 0.0642
# 6 Complesso 0.2620 NA NA NA
数据：
dat <- structure(list(tipologia = c("Aree soggette a crolli/ribaltamenti diffusi",
"Aree soggette a crolli/ribaltamenti diffusi", "Aree soggette a crolli/ribaltamenti diffusi",
"Aree soggette a crolli/ribaltamenti diffusi", "Aree soggette a frane superficiali diffuse",
"Aree soggette a frane superficiali diffuse", "Aree soggette a frane superficiali diffuse",
"Aree soggette a frane superficiali diffuse", "Aree soggette a sprofondamenti diffusi",
"Aree soggette a sprofondamenti diffusi", "Aree soggette a sprofondamenti diffusi",
"Colamento lento", "Colamento lento", "Colamento lento", "Colamento lento",
"Colamento rapido", "Colamento rapido", "Colamento rapido", "Colamento rapido",
"Complesso"), date_info = c("day", "month", "no date", "year",
"day", "month", "no date", "year", "day", "no date", "year",
"day", "month", "no date", "year", "day", "month", "no date",
"year", "day"), pct_day = c(0.0508, NA, NA, NA, 0.0721, NA, NA,
NA, 0.143, NA, NA, 0.119, NA, NA, NA, 0.478, NA, NA, NA, 0.262
), pct_month = c(NA, 0.0217, NA, NA, NA, 0.0218, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, 0.0475, NA, NA, NA, 0.00838, NA, NA, NA), pct_year = c(NA,
NA, NA, 0.701, NA, NA, NA, 0.336, NA, NA, 0.571, NA, NA, NA,
0.712, NA, NA, NA, 0.45, NA), pct_no_date = c(NA, NA, 0.227,
NA, NA, NA, 0.57, NA, NA, 0.286, NA, NA, NA, 0.122, NA, NA, NA,
0.0642, NA, NA)), class = "data.frame", row.names = c("1", "2",
"3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14",
"15", "16", "17", "18", "19", "20"))