相关疑难解决方法(0)

我有一个简单的数据帧:

ID    Col1    Col2    Col3    Col4
1     NA      NA      NA      NA  
1     5       10      NA      NA
1     NA      NA      15      20
2     NA      NA      NA      NA  
2     25      30      NA      NA
2     NA      NA      35      40 

我想重新格式化它:

ID    Col1    Col2    Col3    Col4
1     5       10      15      20
2     25      30      35      40

(请注意:真实数据集有数千行,而值来自生物数据 - NA除了NAs是不相交的,s之后没有简单的模式,是的,每个行正好有3行ID).

第一步:摆脱只有NA值的行.

从表面上看,这看起来很简单,但我遇到了一些问题.

complete.cases(DF)返回all FALSE,所以我不能真正使用它来删除所有NAs 的行,如DF[complete.cases(DF),].这是因为所有行至少包含一行NA.

由于NAs想要传播自己,其他方案使用is.na …

我知道这是一个重复的Q但我似乎无法再找到这个帖子

使用以下数据

df <- data.frame(A=c(1,1,2,2),B=c(NA,2,NA,4),C=c(3,NA,NA,5),D=c(NA,2,3,NA),E=c(5,NA,NA,4))

  A  B  C  D  E
  1 NA  3 NA  5
  1  2 NA  2 NA
  2 NA NA  3 NA
  2  4  5 NA  4

分组A,我想使用tidyverse解决方案的以下输出

  A  B  C  D  E
  1  2  3  2  5
  2  4  5  3  4

我有很多小组A.我想我看到了一个答案,coalesce但我不确定如何让它发挥作用.我想要一个同样适用characters的解决方案.谢谢!

这个问题不是重复的，因为我的值data.frame 不同NA in all Columns and therefore the solution mentioned in that question does not work.

我有data.frame很多NA值，我想删除所有具有 NA 值的单元格（重要：不是行或列，单元格）。原来的样子是这样的：

A  B
1  NA
NA 2
2  NA
NA NA
NA NA
NA 4
3  5

期望的结果如下所示：

A  B
1  2
2  4 
3  5

列数必须保持相同，但值是否保留在同一行上也没关系。他们可以向上移动。

我可以想象可以删除所有具有 NA 条件（也许具有 apply）的单元格并获得结果。或者也许是一个简单的排序？

谢谢。

更新：

A   B   C
1       3
    2   
4       3

    1   2

3       5
        4
    9   
7       1

我有一个看起来像这样的数据框

Name    Visit     Arrival      Departure

Jack    week 1     8:00         NA
Jack    week 1      NA          8:30
Sally   week 5     9:00         NA
Sally   week 5      NA          9:30
Adam    week 2     2:00         NA
Adam    week 2      NA          3:00

到达和离开时间最初是行,我转入colums这就是为什么有空值.我想基于名称和访问合并行,所以到达和离开是在同一行

Name    Visit     Arrival      Departure

Jack    week 1     8:00         8:30
Sally   week 5     9:00         9:30
Adam    week 2     2:00         3:00

任何解决方案都会受到赞赏,在那里尝试合并时会遇到困难.