r - tidyr::跨列模式统一

Question

我有一个看起来像这样的数据集

site <- c("A", "B", "C", "D", "E")
D01_1 <- c(1, 0, 0, 0, 1)
D01_2 <- c(1, 1, 0, 1, 1)
D02_1 <- c(1, 0, 1, 0, 1)
D02_2 <- c(0, 1, 0, 0, 1)
D03_1 <- c(1, 1, 0, 0, 0)
D03_2 <- c(0, 1, 0, 0, 1)
df <- data.frame(site, D01_1, D01_2, D02_1, D02_2, D03_1, D03_2)

我正在努力团结 D0x_1和 D0x_2列，以便列中的值用斜杠分隔。我可以使用以下代码执行此操作，并且效果很好:

library(dplyr)
library(tidyr)

df.unite <- df %>%
  unite(D01, D01_1, D01_2, sep = "/", remove = TRUE) %>%
  unite(D02, D02_1, D02_2, sep = "/", remove = TRUE) %>%
  unite(D03, D03_1, D03_2, sep = "/", remove = TRUE)

...但问题是它需要我输入每个 unite多次配对，它在我的数据集中的大量列中很笨拙。 dplyr有办法吗？将类似模式的列名称统一起来，然后跨列循环？ unite_each似乎不存在。

Answer 1

两个选项，其实是同一个东西重新排列的。

选项 1. 嵌套调用

首先，您可以使用 lapply申请 unite_ (您可以向其传递字符串的标准评估版本)以编程方式跨列。为此，您需要构建一个名称列表供它使用，然后将 lapply 包裹起来。在 do.call(cbind捕获列，和 cbind site回到它。共:

cols <- unique(substr(names(df)[-1], 1, 3))
cbind(site = df$site, do.call(cbind,
        lapply(cols, function(x){unite_(df, x, grep(x, names(df), value = TRUE), 
                                        sep = '/', remove = TRUE) %>% select_(x)})
        ))

#   site D01 D02 D03
# 1    A 1/1 1/0 1/0
# 2    B 0/1 0/1 1/1
# 3    C 0/0 1/0 0/0
# 4    D 0/1 0/0 0/0
# 5    E 1/1 1/1 0/1

选项 2:链接

或者，如果你真的喜欢管道，你实际上可以将整个东西破解成一个链(包括 lapply!)，将一些基本函数换成 dplyr那些:

df %>% select(-site) %>% names() %>% substr(1,3) %>% unique() %>%
  lapply(function(x){unite_(df, x, grep(x, names(df), value = TRUE), 
                            sep = '/', remove = TRUE) %>% select_(x)}) %>%
  bind_cols() %>% mutate(site = as.character(df$site)) %>% select(site, starts_with('D'))

# Source: local data frame [5 x 4]
# 
#    site   D01   D02   D03
#   (chr) (chr) (chr) (chr)
# 1     A   1/1   1/0   1/0
# 2     B   0/1   0/1   1/1
# 3     C   0/0   1/0   0/0
# 4     D   0/1   0/0   0/0
# 5     E   1/1   1/1   0/1

查看中间产品以了解它们如何组合在一起，但它与基本方法的逻辑几乎相同。