do add_rowとgroup_byの問題。 add_rowにgroup_by変数名が必要です

Question

問題：dplyr/tibbleを使用してadd_rowしたいです。私の例ではAでデータをグループ化し、次にグループ名Aを含むadd_rowをBの値にしたいとします。

私が直面している問題は、Group_by変数AをA私が何を試しても、常にその列の値としてエラーまたはNAが戻ってきます。

1. 再現例：

   example <- data.frame(A = sample(letters[1:3],10,replace = TRUE), 
          B = sample(letters[24:26],10,replace = TRUE), 
          C = sample(1:3,10,replace = TRUE)) 
   

2. 例データの出力：私は実行したい

    A B C 
       1 c y 2 
       2 b x 3 
       3 c y 1 
       4 b y 1 
       5 c z 1 
       6 a x 1 
       7 b x 1 
       8 c z 2 
       9 a y 3 
       10 c y 1 
   

3. コード。

   answer <- example %>% 
       mutate(A = as.character(A), 
        B = as.character(B)) %>% 
       group_by(A) %>% 
       do(add_row(., 
         B = "ADDED", 
         C = "ADDED")) 
   

4. データの出力：NAがあり、私はそれがグループ名（A、B、またはC）を言いたいデータの出力、でそう

    A  B  C 
       1  a  x  1 
       2  a  y  3 
       3 <NA> ADDED ADDED 
       4  b  x  3 
       5  b  y  1 
       6  b  x  1 
       7 <NA> ADDED ADDED 
       8  c  y  2 
       9  c  y  1 
   10  c  z  1 
   11  c  z  2 
   12  c  y  1 
   13 <NA> ADDED ADDED 
   

私はグループ変数名をそこに入れてみましたが、エラーが発生しません。

ありがとうございます！

Answer 1

doに直接追加できます。

example %>% 
    mutate_if(is.factor, as.character) %>% 
    group_by(A) %>% 
    do(add_row(., 
       A = unique(.$A), 
       B = "ADDED", 
       C = "ADDED")) 

最後にtidyr::fillを使用してください。グループ化変数が満たされているので、最初にungroupにする必要があります。

library(tidyr) 

example %>% 
    mutate_if(is.factor, as.character) %>% 
    group_by(A) %>% 
    do(add_row(., 
       B = "ADDED", 
       C = "ADDED")) %>% 
    ungroup() %>% 
    fill(A) 

# A tibble: 13 x 3 
     A  B  C 
    <chr> <chr> <chr> 
1  a  z  2 
2  a  x  1 
3  a  y  2 
4  a ADDED ADDED 
5  b  y  1 
6  b  z  1 
7  b ADDED ADDED 
8  c  z  2 
9  c  y  2 
10  c  z  2 
11  c  y  2 
12  c  z  1 
13  c ADDED ADDED 

Answer 2

library(zoo) 

df=read.table(text='A  B  C 
       1  a  x  1 
       2  a  y  3 
       3 NA ADDED ADDED 
       4  b  x  3 
       5  b  y  1 
       6  b  x  1 
       7 NA ADDED ADDED 
       8  c  y  2 
       9  c  y  1 
       10  c  z  1 
       11  c  z  2 
       12  c  y  1 
       13 NA ADDED ADDED',header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE) 

df$A=na.locf(df$A) 

> df 
    A  B  C 
1 a  x  1 
2 a  y  3 
3 a ADDED ADDED 
4 b  x  3 
5 b  y  1 
6 b  x  1 
7 b ADDED ADDED 
8 c  y  2 
9 c  y  1 
10 c  z  1 
11 c  z  2 
12 c  y  1 
13 c ADDED ADDED 

Answer 3

library(tidyverse) 

example <- tibble(A = sample(letters[1:3], 10, replace = TRUE), 
        B = sample(letters[24:26], 10, replace = TRUE), 
        C = sample(1:3, 10, replace = TRUE)) %>% 
    mutate(C = as.character(C)) %>% 
    arrange(A) 

to_be_added <- example %>% distinct(A) %>% cbind(B = "ADDED", C = "ADDED") 

bind_rows(example, to_be_added) %>% arrange(A) 
#> # A tibble: 13 x 3 
#>  A  B  C 
#> <chr> <chr> <chr> 
#> 1  a  z  2 
#> 2  a  y  1 
#> 3  a ADDED ADDED 
#> 4  b  x  1 
#> 5  b  z  1 
#> 6  b  z  1 
#> 7  b  y  3 
#> 8  b  y  1 
#> 9  b  y  1 
#> 10  b ADDED ADDED 
#> 11  c  y  1 
#> 12  c  z  1 
#> 13  c ADDED ADDED