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我有一个数据集来自一项大型调查,该调查包含约 2k 名参与者(行)和大约 160 个变量(列)。相关列包括以下内容:
cl.exp 中“yes”和“no”的问题是同义词,除了 no.Q6 和 no.Q7 是 yes.Q6 和 yes.Q7 的反义词;即,no.Q7 与 yes.Q6 同义,no.Q6 与 yes.Q7 同义。
前几行可能如下:
您会注意到参与者在 cl.yes.Q1-7 或 cl.no.Q1-7 中有值,但绝不会同时具有这两种值。我想执行以下任一操作:a) 将值从 cl.no.Q1-7 移动到 cl.yes.Q1-7 的相应列中,或 b) 创建新列,将来自cl.yes 和 cl.no,即 cl.yes.Q1 和 cl.no.Q1,cl.yes.Q2 和 cl.no.Q2,依此类推。
我使用以下代码解决了 no.Q6 和 no.Q7 反向问题:
df[15:16] <- df[16:15]
然后我执行以下操作:
df.yes <- df %>%
select(contains("cl.yes"), id, cl.exp) %>%
drop_na()
df.no <- df %>%
select(contains("cl.no"), id, cl.exp) %>%
drop_na()
names(df.yes) <- gsub("cl.yes.", "cl.", names(df.yes))
names(df.no) <- gsub("cl.no.", "cl.", names(df.no))
df.cl <- merge(df.yes, df.no, all = TRUE)
这为我提供了一个包含合并列的新数据框。但是,我相信一定有比这更简单/更干净/更优雅的解决方案,特别是能够将数据保存在原始数据框中。我尝试了一些带有 mutate 和 coalesce 的迭代,但永远不会成功。如果有人有一两行代码基本上可以完成与我在这里所做的相同的事情,我将非常感谢您的见解。谢谢!
最佳答案
此解决方案使用 for 循环动态合并
以相同问题编号结尾的列。您需要知道最后一个问题的编号才能记下 for 循环的迭代器。
library(dplyr)
dat2 <- dat %>% select(ID, cl.exp)
for (i in 1:7){
temp <- dat %>%
select(ends_with(paste0("Q", i))) %>%
as.list()
dat2[[paste0("cl.Q", i)]] <- coalesce(!!!temp)
}
dat2
# ID cl.exp cl.Q1 cl.Q2 cl.Q3 cl.Q4 cl.Q5 cl.Q6 cl.Q7
# 1 1 No 2 6 3 4 3 7 4
# 2 2 No 3 6 6 6 5 7 3
# 3 3 Yes 2 5 6 6 4 2 7
# 4 4 Yes 7 1 5 6 7 2 5
注意:我没有交换 Q6 和 Q7,但我相信您已经找到了最好的方法。
数据
dat <- read.table(text = "ID cl.exp cl.yes.Q1 cl.yes.Q2 cl.yes.Q3 cl.yes.Q4 cl.yes.Q5 cl.yes.Q6 cl.yes.Q7 cl.no.Q1 cl.no.Q2 cl.no.Q3 cl.no.Q4 cl.no.Q5 cl.no.Q6 cl.no.Q7
1 No NA NA NA NA NA NA NA 2 6 3 4 3 7 4
2 No NA NA NA NA NA NA NA 3 6 6 6 5 7 3
3 Yes 2 5 6 6 4 2 7 NA NA NA NA NA NA NA
4 Yes 7 1 5 6 7 2 5 NA NA NA NA NA NA NA",
header = TRUE)
关于R - 如何以成对匹配的方式组合多个列中的值,可能使用 'mutate' 或 'coalesce' ?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/72579882/
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