Attribuer le nom de la variable à une variable non NA dans un cadre de données avec plusieurs variables

Question

Par exemple, mon df est :

         >dfABy 
         A    B     C

         56   NA  NA
         NA   45  NA
         NA   77  NA 
         67   NA  12 
         NA   65  3

Je veux obtenir le cadre de données suivant

         >dfABy 
         A    B    C

         A    NA  NA
         NA   B   NA
         NA   B   NA 
         A    NA  C
         NA   B   C

Answer 1

Voici une option dans base R . Convertissez les données en une matrice logique avec TRUE pour non-NA et FALSE pour NA. Reproduisez les noms des colonnes en vous basant sur le col indice um ('nm1'). Attribuez aux éléments des données basées sur l'indice 'i1' les noms de colonnes correspondants.

i1 <- !is.na(dfABy)
nm1 <- names(dfABy)[col(dfABy)]
dfABy[i1] <- nm1[i1]

-sortie

dfABy
#     A    B    C
#1    A <NA> <NA>
#2 <NA>    B <NA>
#3 <NA>    B <NA>
#4    A <NA>    C
#5 <NA>    B    C

---

Ou en une seule ligne

dfABy[] <- names(dfABy)[col(dfABy)][(NA^is.na(dfABy)) * col(dfABy)]

---

Ou en utilisant tidyverse

library(dplyr)
dfABy %>%
    mutate(across(everything(), ~ replace(., !is.na(.), cur_column())))
#     A    B    C
#1    A <NA> <NA>
#2 <NA>    B <NA>
#3 <NA>    B <NA>
#4    A <NA>    C
#5 <NA>    B    C

données

dfABy <- structure(list(A = c(56L, NA, NA, 67L, NA), B = c(NA, 45L, 77L, 
NA, 65L), C = c(NA, NA, NA, 12L, 3L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-5L))

Answer 2

L'autre alternative est d'utiliser le purrr paquet :

library(purrr)

df <- data.frame(A = c(56, NA, NA, 67, NA), B = c(NA, 45, 77, NA, 65), C = c(NA, NA, NA,12, 3))

imap_dfc(df, ~ifelse(is.na(.x), NA, .y))
# A tibble: 5 x 3
  A     B     C    
  <chr> <chr> <chr>
1 A     NA    NA   
2 NA    B     NA   
3 NA    B     NA   
4 A     NA    C    
5 NA    B     C

Answer 3

Option de base R avec Map :

dfABy[] <- Map(function(x, y) ifelse(is.na(x), NA, y), dfABy, names(dfABy))
dfABy

#     A    B    C
#1    A <NA> <NA>
#2 <NA>    B <NA>
#3 <NA>    B <NA>
#4    A <NA>    C
#5 <NA>    B    C