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我有一个由捕获不同事件的列组成的数据框。受访者填写了他们经历这些事件的年龄。对于他们经历过多次的任何给定事件,他们用分号分隔经历的年龄(例如,如果他们在 5、6、7 岁经历过该事件,他们将在该特定列中输入 5;6;7)。对于没有经历过的事件,受访者将其留空。
由于有二十多列,我将所有列连接在一起形成一列,形成一个字符列。我想提取该字符串中最小的数字。我无法强制将列转换为数字数据类型,因为受访者会多次经历某些事件,并被 R 解释为字符串(例如“5; 6; 7”)
我的数据如下所示:
df <- data.frame(ID = c("001", "002", "003", "004"),
concatenated = c("NA_NA_NA_NA_5; 6_NA_4_NA_NA_NA",
"3_3_NA_NA_NA_3; 4; 5; 6_NA_NA_NA_NA",
"NA_5_4_2_NA_NA_NA_NA_6; 7; 8; 9; 10_NA",
"NA_NA_11_12_11_NA_4; 5; 6_NA_NA_9"))
df$concatenated <- as.character(df$concatenated)
我想要得到的最终结果如下:
ID concatenated smallest_number
1 001 NA_NA_NA_NA_5; 6_NA_4_NA_NA_NA 4
2 002 3_3_NA_NA_NA_3; 4; 5; 6_NA_NA_NA_NA 3
3 003 NA_5_4_2_NA_NA_NA_NA_6; 7; 8; 9; 10_NA 2
4 004 NA_NA_11_12_11_NA_4; 5; 6_NA_NA_9 4
谢谢!非常感谢!
最佳答案
使用 tidyverse
和 splitstackshape
你可以:
df %>%
mutate(temp = gsub(";", "_", concatenated),
temp = gsub(" ", "", temp)) %>%
cSplit("temp", sep = "_") %>%
gather(var, val, -c(concatenated, ID)) %>%
group_by(ID) %>%
mutate(res = min(val, na.rm = TRUE)) %>%
spread(var, val) %>%
select(ID, concatenated, res)
ID concatenated res
<fct> <chr> <dbl>
1 001 NA_NA_NA_NA_5; 6_NA_4_NA_NA_NA 4.
2 002 3_3_NA_NA_NA_3; 4; 5; 6_NA_NA_NA_NA 3.
3 003 NA_5_4_2_NA_NA_NA_NA_6; 7; 8; 9; 10_NA 2.
4 004 NA_NA_11_12_11_NA_4; 5; 6_NA_NA_9 4.
首先,它将 ;
替换为 _
并根据 _
拆分“串联”列。其次,它将数据从宽格式转换为长格式,并按“ID”列进行分组。最后,它评估最小值并将数据返回为宽格式。
或者仅使用tidyverse
:
df %>%
mutate(temp = gsub(";", "_", concatenated),
temp = gsub(" ", "", temp),
temp = strsplit(temp, "_")) %>%
unnest(temp) %>%
group_by(ID) %>%
mutate_if(is.character, as.numeric) %>%
mutate(res = min(temp, na.rm = TRUE),
rowid = row_number()) %>%
spread(rowid, temp) %>%
select(ID, concatenated , res)
ID concatenated res
<fct> <fct> <dbl>
1 001 NA_NA_NA_NA_5; 6_NA_4_NA_NA_NA 4.
2 002 3_3_NA_NA_NA_3; 4; 5; 6_NA_NA_NA_NA 3.
3 003 NA_5_4_2_NA_NA_NA_NA_6; 7; 8; 9; 10_NA 2.
4 004 NA_NA_11_12_11_NA_4; 5; 6_NA_NA_9 4.
关于r - 获取字符串中最小的数字,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54323620/
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