R - 如果前一个单元格包含字符串模式，则移动单元格/插入 NA

Question

我遇到了一个起初看起来很简单的问题，但我真的不知道如何解决它。我在数据框中导入了几个制表符分隔的 txt 文件，如下所示:

filename    day    V1        V2        V3        V4        V5
  A01        1   gha1@10   gha2@No    phb1@45   phb2@3      NA
  A01        2   gha1@12   gha2@No    phb1@23   phb2@32     NA
  A02        1   gha1@8    gha2@Yes   gha3@4    phb1@21   phb2@14
  A02        2   gha1@3    gha2@No    phb1@2    phb2@13     NA
  A03        1   gha1@9    gha2@Yes   gha3@3    phb1@22   phb2@13
  A03        2   gha1@4    gha2@Yes   gha3@5    phb1@12   phb2@17
  A04        1   gha1@14   gha2@Yes   gha3@12   phb1@11   phb2@9
  A04        2   gha1@10   gha2@Yes   gha3@12   phb1@10   phb2@8

这些数据来自问卷调查，其中给出了 V2 (gha2@) 中问题的答案，人们是否给出了问题 gha@3。然而，如您所见，V3 混合了 gha3@ 和 phb1@。

最后，我想这样结束:

filename    day    V1        V2        V3        V4        V5
  A01        1   gha1@10   gha2@No     NA       phb1@45   phb2@3
  A01        2   gha1@12   gha2@No     NA       phb1@23   phb2@32
  A02        1   gha1@8    gha2@Yes   gha3@4    phb1@21   phb2@14
  A02        2   gha1@3    gha2@No     NA       phb1@2    phb2@13
  A03        1   gha1@9    gha2@Yes   gha3@3    phb1@22   phb2@13
  A03        2   gha1@4    gha2@Yes   gha3@5    phb1@12   phb2@17
  A04        1   gha1@14   gha2@Yes   gha3@12   phb1@11   phb2@9
  A04        2   gha1@10   gha2@Yes   gha3@12   phb1@10   phb2@8

所以在某种程度上，我希望将一些单元格向右“移动”，或者如果前一个单元格包含“gha2@No”则插入“NA”，但我对 R 的了解不允许我这样做找到有用的解决方案(显然也不是我的 Google 技能):/

感谢您的回答(对大概的英文感到抱歉)!

TL;DR:我有一份调查问卷的数据，每行的回答数量不均匀:如果您对问题 3 说"is"，您会得到一个额外的问题 3b。如果你说“不”，你会得到问题 4。因此，我最终得到一些混合了附加问题 3b 和以下问题 4 的列。因此，如果前一个单元格包含特定模式，我想插入 NA问题 3(在本例中为“否”)。

Answer 1

read.table(text = "
           filename    day    V1        V2        V3        V4        V5
            A01        1   gha1@10   gha2@No    phb1@45   phb2@3      NA
           A01        2   gha1@12   gha2@No    phb1@23   phb2@32     NA
           A02        1   gha1@8    gha2@Yes   gha3@4    phb1@21   phb2@14
           A02        2   gha1@3    gha2@No    phb1@2    phb2@13     NA
           A03        1   gha1@9    gha2@Yes   gha3@3    phb1@22   phb2@13
           A03        2   gha1@4    gha2@Yes   gha3@5    phb1@12   phb2@17
           A04        1   gha1@14   gha2@Yes   gha3@12   phb1@11   phb2@9
           A04        2   gha1@10   gha2@Yes   gha3@12   phb1@10   phb2@8", header = T) -> df


library(dplyr)

df %>% mutate_if(is.factor, as.character) -> df


df %>% 
  filter(V2 == "gha2@No") %>% 
  rename(V4 = V3, V5 = V4, V3 = V5) -> df_temp

df %>% 
  filter(V2 == "gha2@Yes") %>% 
  full_join(df_temp) %>% 
  arrange(filename)


  filename day      V1       V2      V3      V4      V5
1      A01   1 gha1@10  gha2@No    <NA> phb1@45  phb2@3
2      A01   2 gha1@12  gha2@No    <NA> phb1@23 phb2@32
3      A02   1  gha1@8 gha2@Yes  gha3@4 phb1@21 phb2@14
4      A02   2  gha1@3  gha2@No    <NA>  phb1@2 phb2@13
5      A03   1  gha1@9 gha2@Yes  gha3@3 phb1@22 phb2@13
6      A03   2  gha1@4 gha2@Yes  gha3@5 phb1@12 phb2@17
7      A04   1 gha1@14 gha2@Yes gha3@12 phb1@11  phb2@9
8      A04   2 gha1@10 gha2@Yes gha3@12 phb1@10  phb2@8