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我为这个冗长的问题道歉，但过了一段时间我自己也想不出解决方案。

我有这个玩具数据框

set.seed(23)
df <- tibble::tibble(
  id = paste0("00", 1:6),
  cond = c(1, 1, 2, 2, 3, 3),
  A_1 = sample(0:9, 6, replace = TRUE), A_2 = sample(0:9, 6, replace = TRUE), A_3 = sample(0:9, 6, replace = TRUE),
  B_1 = sample(0:9, 6, replace = TRUE), B_2 = sample(0:9, 6, replace = TRUE), B_3 = sample(0:9, 6, replace = TRUE),
  C_1 = sample(0:9, 6, replace = TRUE), C_2 = sample(0:9, 6, replace = TRUE), C_3 = sample(0:9, 6, replace = TRUE)
)

# A tibble: 6 x 11
#   id     cond   A_1   A_2   A_3   B_1   B_2   B_3   C_1   C_2   C_3
#   <chr> <dbl> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
# 1 001       1     6     3     9     5     0     5     6     0     6
# 2 002       1     4     5     0     8     5     0     1     6     6
# 3 003       2     4     2     8     8     8     6     5     2     5
# 4 004       2     4     4     0     7     2     6     7     5     7
# 5 005       3     1     7     0     9     9     0     5     7     8
# 6 006       3     3     8     7     0     2     5     0     9     4

我想创建三个变量A_def，它们仅取对应变量 < LETTER_NUMBERB_def > 之一的值，具体取决于它们的后缀等于 variable 的条件。C_defcond

例如，对于 的行cond == 1，A_def其值应来自A_1，B_def值应来自B_1，值C_def应来自C_1。同样，如果cond == 2，*_def列应该具有来自相应*_2变量的值。

我设法通过两种方式实现了我想要的输出：一种是硬编码（可能是为了避免 ifcond包含许多值），另一种是使用tidyr's 的旋转函数。

硬编码解决方案：

df %>% 
  mutate(
    A_def = ifelse(cond == 1, A_1, ifelse(cond == 2, A_2, A_3)),
    B_def = ifelse(cond == 1, B_1, ifelse(cond == 2, B_2, B_3)),
    C_def = ifelse(cond == 1, C_1, ifelse(cond == 2, C_2, C_3))
  ) %>% 
  select(id, cond, contains("_def"))

tidyr的解决方法：

df %>% 
  pivot_longer(cols = contains("_")) %>% 
  mutate(
    number = gsub("[A-Za-z_]", "", name),
    name = gsub("[^A-Za-z]", "", name)
  ) %>% 
  filter(cond == number) %>% 
  pivot_wider(id_cols = c(id, cond), names_from = name, values_from = value, names_glue = "{name}_def")

两种情况下的输出

# A tibble: 6 x 5
#   id     cond A_def B_def C_def
#   <chr> <dbl> <int> <int> <int>
# 1 001       1     6     5     6
# 2 002       1     4     8     1
# 3 003       2     2     8     2
# 4 004       2     4     2     5
# 5 005       3     0     0     8
# 6 006       3     7     5     4

现在，我想知道是否可以使用mutate和/或across以动态方式获得相同的输出（可能使用ifelse内部的语句mutate？）。我尝试了以下代码片段，但结果不如预期。在其中一个中，我尝试将变量名称作为ifelse语句中的符号，但出现错误。

df %>% 
  mutate(across(paste0(c("A", "B", "C"), "_1"),
                ~ifelse(cond == 1, cur_column(), 
                        ifelse(cond == 2, cur_column(), paste0(gsub("[^A-Za-z]", "", cur_column()), "_3"))))) %>% 
  select(id, cond, contains("_1"))

df %>% 
  mutate_at(paste0(c("A", "B", "C"), "_1"),
            ~ifelse(cond == 1, ., ifelse(cond == 2, ., paste0(., "_2")))) %>% 
  select(id, cond, contains("_1"))

df %>% 
  mutate_at(paste0(c("A", "B", "C"), "_1"),
            ~ifelse(cond == 1, !!!rlang::syms(paste0(c("A", "B", "C"), "_1")),
                    ifelse(cond == 2, !!!rlang::syms(paste0(c("A", "B", "C"), "_2")),
                           !!!rlang::syms(paste0(c("A", "B", "C"), "_3")))))

dplyr问题：有没有办法使用' 语句mutate（或其被取代的范围变体）和/或'获得与上述相同的所需输出across？

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3 回答 3

2

正如 Ronak 所说，您的tidyr解决方案似乎很好。

你可以稍微简化一下：

df %>% 
  pivot_longer(cols = contains("_"), names_to = c("name", "number"), names_sep = "_") %>% 
  filter(cond == number) %>% 
  pivot_wider(id_cols = c(id, cond), names_glue = "{name}_def")


## A tibble: 6 x 5
#  id     cond A_def B_def C_def
#  <chr> <dbl> <int> <int> <int>
#1 001       1     7     8     1
#2 002       1     2     5     2
#3 003       2     4     2     3
#4 004       2     0     3     1
#5 005       3     9     0     7
#6 006       3     9     7     0
于 2020-06-24T14:02:38.203 回答
2

我同意其他tidyr使代码更具可读性的评论，但这是另一种方法pmap：

library(purrr)
library(rlang)
pmap_dfr(df, ~with(list(...), 
               set_names(c(id, cond, 
                           map_dbl(c("A","B","C"),
                                 ~ eval_tidy(parse_expr(paste(.x,cond,sep = "_"))))),
                          c("id","cond","A_def","B_def","C_def"))
               ))
# A tibble: 6 x 5
     id  cond A_def B_def C_def
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1     6     5     6
2     2     1     4     8     1
3     3     2     2     8     2
4     4     2     4     2     5
5     5     3     0     0     8
6     6     3     7     5     4
于 2020-06-24T14:17:17.350 回答
1

这是一个简短的基本 R 解决方案，使用mapply：

f <- function(x, i) df[-(1:2)][i, c(x, x+3, x+6)]
df <- cbind(df[1:2], t(mapply(f, df$cond, seq(nrow(df)))))
setNames(df, c("id", "cond", "A_def", "B_def", "C_def"))
#>    id cond A_def B_def C_def
#> 1 001    1     7     8     1
#> 2 002    1     2     5     2
#> 3 003    2     4     2     3
#> 4 004    2     0     3     1
#> 5 005    3     9     0     7
#> 6 006    3     9     7     0
于 2020-06-24T14:19:22.247 回答