已知 df<-tibble(x = c(5,2,NA))。尝试将 NA 移到 tibble 最上的位置。（提示：使用 is.na（），系统默认逻辑值 FALSE 为 0）

你可以使用 `dplyr` 包中的 `arrange()` 函数，将 `is.na(x)` 排在最前面，然后再将其余的数字按原顺序排列。

代码如下：

library(dplyr)

df <- tibble(x = c(5,2,NA))

df %>%
  arrange(desc(is.na(x)), x)

输出结果为：

# A tibble: 3 x 1
      x
  <dbl>
1    NA
2     2
3     5

可以看到，NA 已经被排在了最前面。

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R语言代码编写 提取大写字母后的数字 df<-tibble(x=c("12W34", "AB2C46", "B217C","akTs6df","21WD4"))

您好！根据您的要求，可以使用正则表达式提取大写字母后的数字，代码如下：

library(tibble)
df <- tibble(x = c("12W34", "AB2C46", "B217C", "akTs6df", "21WD4"))

df$number <- gsub("^.*[A-Z](\\d+).*", "\\1", df$x)

解释一下代码：

1. 首先，我们使用了 `gsub` 函数，它可以帮助我们在一个字符串中查找和替换文本。
2. 接着，我们使用了正则表达式 `^.*[A-Z](\\d+).*`，这个正则表达式可以匹配一个字符串中大写字母后的数字。
3. 然后，我们使用 `\\1` 表示替换成正则表达式中第一个括号匹配的内容，也就是提取的数字。
4. 最后，我们将提取到的数字存储在一个新的列 `number` 中。

希望这个代码可以帮助到您！

tibble1111 <- tibble(name = c("allen", "allen","allen","sb"), type = c("math", "english", NA,"cbhegfi"), score = c(99,89,90,55)) tibble2222 <- tibble1111 %>% spread(key=type, value=score) 如何把tibble2222变成tibble1111（用gather函数））

您可以使用`gather()`函数将`tibble2222`重新变为`tibble1111`的形式，代码如下：

tibble2222 %>% 
  gather(key = "type", value = "score", -name, na.rm = TRUE) %>% 
  arrange(name, type) %>%
  group_by(name, type) %>%
  fill(score) %>%
  ungroup()

解释一下上面的代码：

- `gather()`函数可以将`tibble2222`从宽格式变为长格式，其中`key`参数指定新列名，`value`参数指定新列的值，`-name`指定不需要被转换的列，`na.rm = TRUE`表示移除缺失值。

- `arrange()`函数可以按照`name`和`type`排序。

- `group_by()`函数可以按照`name`和`type`进行分组。

- `fill()`函数可以填充缺失值，这里会使用上一个非缺失值进行填充。

- `ungroup()`函数可以将分组取消。

执行上述代码后，数据框将会变回去，其中`type`列的值为原来的列名，`score`列的值为原来列的值。