逐行排序然后跨数据框的特定列连接

Question

(相关 question 不包括排序。当您不需要排序时，只需使用 paste 很容易。)

我有一个不太理想的结构表，其中包含通用“item1”、“item2”等字符列。我想创建一个新的字符变量，它是这些列的字母顺序、逗号分隔的串联。例如，在第 5 行中，如果 item1 = "milk"、item2 = "eggs"和 item3 = "butter"，则第 5 行中的新变量可能是“butter、egs、milk”

我写了一个函数 f()下面这适用于两个字符变量。但是，我遇到了麻烦

使用 mapply或其他“矢量化”(我知道它实际上只是一个 for 循环)

将函数推广到任意数量的列

非常感谢任何帮助。

df <- data.frame(a =c("foo","bar"), 
                 b= c("baz","qux"))   
paste(df$a,df$b, sep=", ")
# returns [1] "foo, baz" "bar, qux" ... but I want [1] "baz, foo" "bar, qux"

f <- function(a,b) paste(c(a,b)[order(c(a,b))],collapse=", ")
f("foo","baz") 
# returns [1] "baz, foo" ... which is what I want ... how to vectorize?

df$new_var <- mapply(f, df$a, df$b)
df 
#     a   b new_var      <- new_var is not what I want
# 1 foo baz    1, 2
# 2 bar qux    1, 2

# Interestingly, data.table is smart enough to fix my bad mapply
library(data.table)
dt <- data.table(a =c("foo","bar"), 
                 b= c("baz","qux"))  
dt[,new_var:=mapply(f, a, b)]
dt
#     a    b  new_var    <- new var IS what I want
# 1: foo baz baz, foo
# 2: bar qux bar, qux

Answer 1

我的第一个想法是这样做:

dt[, new_var := paste(sort(.SD), collapse = ", "), by = 1:nrow(dt)]

但是您可以通过一些简单的修改使您的函数工作:

f = function(...) paste(c(...)[order(c(...))],collapse=", ")

dt[, new_var := do.call(function(...) mapply(f, ...), .SD)]