R dplyr：更改具有特定名称的列的行值

Question

我是一个数据框。其中一列具有字符串值，我想将其用作其他列名称的条件。例如，

df <- data.frame(
  cond=c("a","b"),
  aVal=c(1  , 2),
  bVal=c(3  , 4)
)

我希望逐行检查df中每列的名称，如果列名不以cond开头，则将该列的值设置为0。 预期输出如下：

#    cond aVal bVal
# 1    a    1    0
# 2    b    0    4

我不确定如何使用R，最好使用dplyr来完成这个任务。

- user9224

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从第一行开始，获取条件为“a”的行，然后选择该行中所有列名不以“a”开头的列，并将它们的值设置为0。对于每一行都要继续执行此操作。现在清楚了吗？ - user9224

Answer 1

这里有一个基于R语言的选项。

df[-1] <- df[-1] * t(apply(df, 1, function(x)  substr(names(x)[-1], 1, 1) == x[1]))
df
#   cond aVal bVal
#1    a    1    0
#2    b    0    4

此外，以上内容的一个变化是：

df[-1] * (substr(matrix(names(df)[-1][row(df[-1])], 2, 2), 1, 1) == 
               df$cond[col(df[-1])])

- akrun

Answer 2

这里是一个 tidyverse 的解决方案。请注意，我使用 stringsAsFactors = FALSE 来创建您的示例数据框，以避免出现因子列。 df2 是最终输出。

library(tidyverse)

df2 <- df %>%
  gather(Column, Value, -cond) %>%
  mutate(Column2 = str_sub(Column, 1, 1)) %>%
  mutate(Value = ifelse(map2_lgl(cond, Column2, ~str_detect(.y, .x)), Value, 0)) %>%
  select(-Column2) %>%
  spread(Column, Value)
df2
#   cond aVal bVal
# 1    a    1    0
# 2    b    0    4

数据

df <- data.frame(
  cond=c("a","b"),
  aVal=c(1  , 2),
  bVal=c(3  , 4),
  stringsAsFactors = FALSE
)

- www

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解决方案不应该依赖于Val来实现可扩展性。 - user9224

我已经更新了我的答案。对于所有列，“Val”是否一致并不清楚。下次请包含这种重要信息。 - www

此外，cond 列中的字符长度没有任何保证，而且列名始终是一个字母长度，因此删除 "Val" 对我来说似乎是一个安全的选择。 - www

Answer 3

library(tidyverse)
df <- data.frame(
  cond=c("a","b"),
  aVal=c(1  , 2),
  bVal=c(3  , 4)
)

gather(df, col1, col2, -cond) %>% 
  as.tibble() %>% 
  filter(str_sub(col1, 1, 1) == cond) %>% 
  spread(col1, col2) %>%
  mutate_at(vars(contains('Val')),
            funs(replace(., is.na(.), 0)))

# A tibble: 2 x 3
  cond   aVal  bVal
  <fct> <dbl> <dbl>
1 a         1     0
2 b         0     4

- mkeskisa

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解决方案不应该依赖于Val来实现可扩展性。 - user9224