r - 如何在使用 R 保持原始行顺序的同时按行提取唯一记录和双记录？

Question

原创(见下方更新)

我是 R 的新手，目前正在处理边缘列表形式的协作数据，其中包含 32 列和大约 200.000 行，如下所示:

1  A    A    A    B    C    A
2  A    B    B    B    C    A
3  A    B    C    C    C    C
4  B    A    B    A    B    C

A、B、C 代表出版物中参与研究机构的国家。 在真实数据集中“A”是例如国家名称，例如“英国”或“中国”。

我想保留唯一记录 (A) 和双记录 (A A)，但删除三元组 (A A A) 以及同一记录在同一行中出现的更多次数。协作按 ID 分配给出版物，因此顺序应保持不变，以便以后进行分析。但是，行内的顺序无关紧要。

所以，它最终应该是这样的。

1  A   A    B    C    
2  A   B    B    C    A
3  A   B    C    C        
4  B   A    B    A    C

到目前为止，我已经尝试了一些基于 1 的东西, 2 , 3和 triplicated 来自 tuple package .

df <- data.frame(CTR1 = c("A", "A", "A", "B"), CTR2 = c("A", "B", "B", "A"), CTR3 = c("A", "B", "B", "A"), CTR4 = c("B", "B", "C", "A"), CTR5 = c("C", "C", "C", "B"), CTR6 = c("A", "A", "C", "C"), ID = c(1,2,3,4))

# remember the ID

n <-df$ID

# transpose df (data frame)

dt <- as.data.frame(t(df[, -1]))
colnames(dt) <- n

library(tuple)

dt[!(triplicated(dt) | triplicated(dt, fromLast= TRUE)), ]

# Create new transposed variable

df2 <- as.data.frame(t(df))

但是，我使用 dt[!(triplicated(dt) | triplicated(dt, fromLast= TRUE)), ] 删除了完整的行，而不是仅仅删除出现盈余的特定记录排是什么导致我到以下 4x4 表 ...

   CTR1 CTR3 CTR4 CTR5                   CTR1 CTR2 CTR3 CTR4 CTR5 CTR6
1  A    A    B    C                   1  A    A    B    C        
2  A    B    B    C    rather than    2  A    B    B    C    A   
3  A    B    C    C                   3  A    B    C    C        
4  B    A    A    B                   4  B    A    B    A    C    

我还查看了 dplyr 和响应 here和 here但到目前为止还没有找到合适的方法。

原始问题描述的工作解决方案

library(tidyr)
library(dplyr)

countrydf %>% 
  unite(concat,CTR1:CTR6, sep = "") %>% 
  mutate(concat = gsub("([a-zA-Z1-9])\\1{2,}", "\\1\\1-", concat)) %>% 
  separate(concat, paste0("CTR", 1:6), sep = "(?<=.)", remove = TRUE)

Edit1:为澄清而调整的描述:在真实数据集中，“A”例如国家名称，例如“英国”或“中国”。

Edit2:添加更准确的可重现示例。

更新

添加了一个更准确的可重现示例，合并了原始问题描述的正确答案(见下文):

countrydf <- data.frame(ID = c(1,2,3,4), 
CTR1 = c("England", "England", "England", "China"),
CTR2 = c("England", "China", "China", "England"),
CTR3 = c("England", "China", "China", "England"),
CTR4 = c("China", "China", "USA", "England"),
CTR5 = c("USA", "USA", "USA", "China"),
CTR6 = c("England", "England", "USA", "USA"))

期望的结果

     CTR1    CTR2    CTR3   CTR4  CTR5  CTR6      ID
1    England England        China USA              1
2    England China   China        USA   England    2
3    England China   China  USA   USA              3
4    China   England England      China USA        4

Answer 1

我们可以使用tidyr 函数(unite 和separate)并借助regex达到预期的输出。

这应该非常接近您的需要。

library(tidyr)
library(dplyr)

df1 %>% 
  unite(concat,CTR1:CTR6, sep = "") %>% 
  mutate(concat = gsub("([a-zA-Z1-9])\\1{2,}", "\\1\\1-", concat)) %>% 
  separate(concat, paste0("CTR", 1:6), sep = "(?<=.)", remove = TRUE)

#>   ID CTR1 CTR2 CTR3 CTR4 CTR5 CTR6
#> 1  1    A    A    -    B    C    A
#> 2  2    A    B    B    -    C    A
#> 3  3    A    B    B    C    C    -
#> 4  4    B    A    A    -    B    C

更新:

感谢@IceCreamToucan对于函数:

library(tidyr)
library(dplyr)

ICT_fn <- function(x){
xsplit <- strsplit(x, '')[[1]]
xsplit[data.table::rowid(xsplit) >= 3] <- '-'
paste(xsplit, collapse = '')}

df1 %>% 
  unite(concat,CTR1:CTR6, sep = "") %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(concat = ICT_fn(concat)) %>% 
  separate(concat, paste0("CTR", 1:6), sep = "(?<=.)", remove = TRUE)

#> # A tibble: 4 x 7
#>      ID CTR1  CTR2  CTR3  CTR4  CTR5  CTR6 
#>   <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1     1 A     A     -     B     C     -    
#> 2     2 A     B     B     -     C     A    
#> 3     3 A     B     B     C     C     -    
#> 4     4 B     A     A     -     B     C

这个更新后的解决方案，经过最少的调整，也适用于国家名称；看下面:

df2 <- data.frame(ID = c(1,2,3,4),
                         CTR1 = c("England", "England", "England", "France"), 
                         CTR2 = c("England", "France", "France", "England"), 
                         CTR3 = c("England", "France", "France", "England"), 
                         CTR4 = c("France", "France", "Germany", "England"),
                         CTR5 = c("Germany", "Germany", "Germany", "France"), 
                         CTR6 = c("England", "England", "Germany", "Germany"))

library(tidyr)
library(dplyr)

ICT_fn <- function(x){ #Credits to IceCreamToucan
  xsplit <- strsplit(x, ',')[[1]]
  xsplit[data.table::rowid(xsplit) >= 3] <- '-'
  paste(xsplit, collapse = ',')}

df2 %>% 
  unite(concat,CTR1:CTR6, sep = ",") %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(concat = ICT_fn(concat)) %>% 
  separate(concat, paste0("CTR", 1:6), sep = ",", remove = TRUE)

#> # A tibble: 4 x 7
#>      ID CTR1    CTR2    CTR3    CTR4    CTR5    CTR6   
#>   <dbl> <chr>   <chr>   <chr>   <chr>   <chr>   <chr>  
#> 1     1 England England -       France  Germany -      
#> 2     2 England France  France  -       Germany England
#> 3     3 England France  France  Germany Germany -      
#> 4     4 France  England England -       France  Germany