R语言允许有缺失值的偏相关性分析

本篇分享一个处理技巧，也来自一位读者的咨询。示例数据如下所示（可在后台回复关键词示例数据获得）。

A2000-A2020五列为日期格式，其中包含缺失值；Year为某事件发生的年份。要求生成两列数据：

• 第一列为事件发生的具体日期，也就是变量Year中的年份所对应前五列中的日期。如第一行对应的就是A2015列中的日期，第二行对应的是A2020列中的日期；
• 第二列为发生日期之前的第一个非缺失日期。如第一行为A2010列的日期，第二行本应该是A2015列的日期，但是该列为缺失值，因此递补为A2010列的日期。

导入数据

test <- read.csv("104.缺失值test.csv",
                 stringsAsFactors = F,
                 na.strings = "",
                 fileEncoding = "UTF-8-BOM")

此步实际的参数功能如下：

• stringsAsFactors = F：默认状态下，read.csv()函数会把字符变量当作是因子变量，该语句可避免这一情况；
• na.strings = ""：将空字符串（即""）当作是缺失值；
• fileEncoding = "UTF-8-BOM"：防止列名乱码。
• 读者可分别去掉相应语句比较数据导入的效果。

转换日期格式

将前五列转为日期格式：

library(magrittr)
library(tidyverse)
test %<>%
  mutate(across(starts_with("A"),as.Date))

生成第一个变量

生成第一个变量的思路比较简单，只需要根据Year中的年份提取相应列中的数据即可。直接的方法是使用多层的if语句，不过dplyr工具包提供了一个更快捷的函数case_when()：

test %<>%
  mutate(t1 = case_when(
    Year == "2020"~A2020,
    Year == "2015"~A2015,
    Year == "2010"~A2010,
    Year == "2005"~A2005,
  ))

生成第二个变量

相比之下，生成第二个变量的思路就不那么简单了，即使想使用if语句其逻辑也不是那么清晰。

小编的解决思路如下：

首先是把Year对应年份及其之后的日期全部转为缺失值。

为了不污染原始数据，这里使用一个临时数据框test0:

test0 = test
test0$A2020 = NA
test0$A2015[test0$Year <= 2015] = NA
test0$A2010[test0$Year <= 2010] = NA
test0$A2005[test0$Year <= 2005] = NA

此时，test0中各行最大的一个日期即为所求的第二个变量。

小编不清楚日期怎么比较大小，因此先将它们转为数值变量，方法同上：

test0 %<>%
  mutate(across(starts_with("A"),as.numeric))

max()函数可以用于求最大值：

test0 %<>%
  mutate(t2 = max(A2015, A2010, A2005, A2000,
                  na.rm = T))

• na.rm = T：设置缺失值不参与计算。

可以发现，上面代码计算的变量所有行的数值都是一样的，因为它是针对所有的数值求最大值的，这与预期目标不符。为了能够按行求最大值，需要在其在其使用rowwise()函数：

test0 %<>%
  rowwise() %>%
  mutate(t2 = max(A2015, A2010, A2005, A2000,
                  na.rm = T))

再把数值变量转为日期变量：

test$t2 <- as.Date(test0$t2, origin = "1970-1-1")

• R中默认1970年1月1日对应的数值为0。

需要示例数据请在后台回复关键词示例数据。