arrays - R 中的 SAS 数组等效项

Question

我有一个包含以下列的数据集:

    ID  Measure1    Measure2    XO  X1  x2  x3  x4  x5
    1   30  2   item1   item1   item23  NA      item6   item9
    2   23  2   item1   item323 item1   item4   item5   NA      
    3   2   2   item1   item78  item3   NA      item1   item5

我想用 R 中的这段 SAS 代码创建一个标志变量:

 data dt2;
 set dt1;
 array x {5} x1 - x5;
 do i=1 to 5;
 if x0=x{i} then do; 
 flag=i;
 leave;
 end;
 end;
 drop i;
 run;

目标是能够浏览 x1-x5 的值并查看 xo 在哪里等于它们中的任何一个并返回位置，例如，如果在 x1 处找到 item1，则如果在 x3 处找到则返回给我值 1 返回3.

最终产品看起来像这样:

    ID  Measure1    Measure2    XO  X1  x2  x3  x4  x5  Flag
    1   30  2   item1   item1   item23  NA          item6   item9   1
    2   23  2   item1   item323 item1   item4       item5   NA      2
    3   2   2   item1   item78  item3   NA          item1   item5   4

请记住，可能存在所有行 rom x1-x5 都包含 NA 的情况，在这种情况下，我想返回空白，这可能吗？

我无法在 R 中找到动态意义上的等价物(不用编写多个 if 语句或使用 sqldf 时的 case)，因为现在列可能是 5，但将来可以更改为最多 20。

有任何想法吗？

Answer 1

我们可以使用 max.col

df1$Flag <- max.col(df1$XO[row(df1[-1])]==df1[-1], 'first')
df1
#    XO      X1     x2     x3    x4    x5 Flag
#1 item1   item1 item23  item5 item6 item9    1
#2 item1 item323  item1  item4 item5 itm87    2
#3 item1  item78  item3 item98 item1 item5    4

更新

基于更新后的数据集，我们可以将逻辑矩阵中的 NA 元素替换为 FALSE然后使用 max.col .如果一行中没有 TRUE 值，我们可以将其设为 NA通过获取 rowSums ，检查是否为 0，将 0 的值改为 NA( NA^.. )并乘以 max.col(. .

df3 <- df2[5:ncol(df2)]
i1 <- df2$XO[row(df3)]==df3
i2 <- replace(i1, is.na(i1), FALSE)
df2$Flag <- max.col(i2, 'first') * NA^(rowSums(i2)==0)
df2
#  ID Measure1 Measure2    XO      X1     x2    x3    x4    x5 Flag
#1  1       30        2 item1   item1 item23  <NA> item6 item9    1
#2  2       23        2 item1 item323  item1 item4 item5  <NA>    2
#3  3        2        2 item1  item78  item3  <NA> item1 item5    4