[防寒装備]
とらカラー (?) のつなぎ防寒服．
まあ，
あたたかそうに見えるわけだが
……
現時点では手袋がないので，
その部分がかなり低温になるのが問題．
おんぶすると自分の腹とこちらの背中のあいだに手のひらをつっこんでいるけど．
あと，
防水性がどんなかんじかよくわからんな
……
まあ，
問題あるようなら防水スプレーすればいいか．
dataframa1をdataframe2にようにしたいですが、 dataframe1 ID time1 time2 time3 1 11 10 30 NA 2 12 NA 20 25 3 13 5 NA 19 4 14 7 NA NA 5 15 NA NA NA 6 16 NA 25 NA dataframe2 ID time1 time2 time3 time4 1 11 10 30 NA 30 2 12 NA 20 25 25 3 13 5 NA 19 19 4 14 7 NA NA 7 5 15 NA NA NA NA 6 16 NA 25 NA 25 上記のようにtime1とtime2とtime3のdataをあわせてtime4を新たに作成し、 また値が同じID内で2つ以上含まれる場合は大きいほうを適応させるには どのようにすればよいのか御教授いただけないでしょうか？ 値自体は同じID内であれば常にtime3 > time2 >time1になっています。 ID15のようにdataがいずれも欠損していることもあります。という問題なので， たとえば， こうすればよいのではなかろーか?
> (d <- read.csv("data16.csv"))
ID time1 time2 time3
1 11 10 30 NA
2 12 NA 20 25
3 13 5 NA 19
4 14 7 NA NA
5 15 NA NA NA
6 16 NA 25 NA
> # こういう apply() わざでよさそう
> apply(d[,2:ncol(d)], 1, function(X) rev(X[!is.na(X)])[1])
1 2 3 4 5 6
30 25 19 7 NA 25
> # data.frame "d" に追加したいならこういうかんじで
> d$time4 <- apply(d[,2:ncol(d)], 1, function(X) rev(X[!is.na(X)])[1])
行 (row) ごとに一番おおきな値ということなので，
max() を使えばよさそうな気もするが，
5 行目のごとく「全部 NA」というのもあるので，
これは max() では対処できない
(if() とかで場合わけもできるけど)．
値自体は同じID内であれば常にtime3 > time2 >time1になっています
という奇妙な条件があるので，
上述のごとく，
とりあえず，
NA をのぞいて rev()
で反転してアタマの要素を [1] で取れば良さそう．
tapply()
とかでタテ・ヨコの集計とったり
……
「様子をみましょう」
ということを強調．