根据不同后缀的其他列进行dplyr mutate

Question

我有一个类似于这个的数据框：

df <- data.frame(a_1_1 = c(1, 0, 1), a_1_2=c(1,0,0),a_2_1=c(1,0,0), a_2_2=c(1,0 ,1), b=c(2,3,4))

我希望能够通过比较具有相同前缀的列来创建新变量，操作如下：

df <- df %>% mutate(a_1=case_when((a_1_1==1 | a_1_2==1)~"A", TRUE ~ "B")) %>% 
mutate(a_2=case_when((a_2_1==1 | a_2_2==1)~"A", TRUE ~ "B"))

不过在我的真实数据中，我有许多以 "a_*" 开头的变量，因此我希望能够在不逐个变量地创建的情况下创建这些变量。

- user2246905

Answer 1

通过循环遍历以字母'a'开头，后面跟着一个下划线和一些数字，然后是下划线和数字1的列，使用case_when函数对该列(.)和相应列返回的值 (get) 进行操作，通过使用str_replace更改列名(cur_column())并指定新列的后缀为_new，然后在下一步中使用rename_with重命名这些列。

library(dplyr)
library(stringr)
df %>% 
  mutate(across(matches('^a_\\d+_1$'), 
   ~ case_when(. == 1| get(str_replace(cur_column(), '_\\d+$', '_2')) == 1 ~ 'A',
      TRUE ~ 'B'), .names = '{.col}_new')) %>%
  rename_with(~ str_remove(., '_\\d+_new'), ends_with('new'))

-输出

#  a_1_1 a_1_2 a_2_1 a_2_2 b a_1 a_2
#1     1     1     1     1 2   A   A
#2     0     0     0     0 3   B   B
#3     1     0     0     1 4   A   A

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另一个选项是使用 pivot_longer 将数据转换为“长”格式，使得比较和创建新列变得更加容易，然后再使用 pivot_wider 将数据转换回宽格式，并将这些新列绑定到原始数据。

library(tidyr)
df %>%
  select(-b) %>% 
  mutate(rn = row_number()) %>%
  pivot_longer(cols = -rn, names_to = c('grp', '.value'),
      names_sep = "_(?=\\d+$)") %>% 
  transmute(rn, grp, val = case_when(`1` == 1|`2` == 1 ~ 'A',
       TRUE ~ 'B')) %>% 
  pivot_wider(names_from = grp, values_from = val) %>% 
  select(-rn) %>% 
  bind_cols(df, .)

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或者使用 base R 和 split.default

df[paste0("a_", 1:2)] <- ifelse(
     sapply(split.default(df[startsWith(names(df), "a_")],  
     sub("_\\d+$", "", grep("^a_", names(df), value = TRUE))),
      rowSums) > 0, 'A', 'B')

或者使用for循环

nm1 <- unique(sub("_\\d+$", "", grep('^a_\\d+', names(df), value = TRUE)))
for(nm in nm1) df[[nm]] <- ifelse(rowSums(df[startsWith(names(df), 
      nm)]) > 0, "A", "B")

- akrun