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我有一个如下所示的数据框:
ID COL01_A COL01_B COL02_A COL02_B ... COL12_A COL12_B
1 01 19990101 03 20000101 ... FF ""
2 03 20170810 FA 20120303 ... "" ""
3 GG 19940508 DD 20000101 ... 03 20060808
4 03 20180101 09 20000101 ... "" ""
5 GF 20171212 03 19990101 ... 02 20190101
列类型 A 中的值指示列类型 B 中的值是否是我正在寻找的值。在这种情况下,感兴趣的是值“03”。这种柱子有十二对。如从 COL01_A/COL01_B 到 COL12_A/COL12_B 的示例所示
我一直在寻找一种生成新列(我们称之为 COL_X)的方法,其中仅当类型 A 的双列具有“03”值时,才会反射(reflect)列类型 B 的值。对于上面给出的例子,期望的结果应该是这样的。
ID COL01_A COL01_B COL02_A COL02_B ... COL12_A COL12_B COL_X
1 01 19990101 03 20000101 ... FF "" 20000101
2 03 20170810 FA 20120303 ... "" "" 20170810
3 GG 19940508 DD 20000101 ... 03 20060808 20060808
4 03 20180101 09 20000101 ... "" "" 20180101
5 GF 20171212 03 19990101 ... 02 20190101 19990101
现在,我已经使用极其冗长的嵌套 ifelse 语句解决了我的问题,该语句不完全可读,也不是一个好的做法(在我看来)。在效率方面,它很快,但我想这只是因为数据不是太大。我还找到了另一个使用 do.call(pmax(...))
的解决方案,但是这个解决方案需要我清理数据框(使用 ifelse 语句)并创建一个包含所有其他信息的辅助数据框每行。
有没有办法以尽可能少的代码行和/或不使用辅助结构来完成此操作?如果解决方案使用 data.table 或 dplyr,那就太好了。
基本可重现示例:
ID <- c(1,2,3,4,5)
DATA <- c('xxx', 'yyy', 'zzz','xyz','zxy')
COL01_A<- c('01','03','GG','03','GF')
COL01_B<- c('19990101','20170810','19940508','20180101','20171212')
COL02_A<- c('03','FA','DD','09','03')
COL02_B<- c('20000101','20120303','20000101','20000101','19990101')
COL03_A<- c('FF','','03','','02')
COL03_B<- c('','','20060808','','20190101')
df <- data.frame(ID, DATA, COL01_A,COL01_B,COL02_A,COL02_B,COL03_A,COL03_B)
如果有多个“03”值,COL_X 应该有“”
最佳答案
我们可以使用grep
找出A
和B
列,然后使用max.col
找出A_cols
中以“03”为值的值的行索引,然后子集 B_cols
中的相应值。
A_cols <- grep("_A$", names(df))
B_cols <- grep("_B$", names(df))
df$COL_X <- df[B_cols][cbind(1:nrow(df), max.col(df[A_cols] == "03"))]
df
# ID DATA COL01_A COL01_B COL02_A COL02_B COL03_A COL03_B COL_X
#1 1 xxx 01 19990101 03 20000101 FF 20000101
#2 2 yyy 03 20170810 FA 20120303 20170810
#3 3 zzz GG 19940508 DD 20000101 03 20060808 20060808
#4 4 xyz 03 20180101 09 20000101 20180101
#5 5 zxy GF 20171212 03 19990101 02 20190101 19990101
如评论中所述,如果特定行中的“03”值超过 1 个,那么我们需要一个空字符串作为输出。我们可以在上面的内容之后为该条件添加一行,它应该可以工作。
df$COL_X <- ifelse(rowSums(df[A_cols] == "03") > 1, "", df$COL_X)
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