r - 如何使用 R 总结多个数字和基于文本的条件子集

Question

我有一个表，每个 ID 包含两行。

table <- tibble(
  id = c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5),
  row1 = c(2,5,2,5,1,3,2,5,3,2),
  row2 = c("foo", "other foo", "bar", "bar", "bar", "bar other", "other", "foo", "other", "other")
)
> table
# A tibble: 10 × 3
      id  row1 row2 
   <dbl> <dbl> <chr>
 1     1     2 foo  
 2     1     5 other foo
 3     2     2 bar  
 4     2     5 bar  
 5     3     1 bar
 6     3     3 bar other
 7     4     2 other
 8     4     4 foo  
 9     5     3 other
10     5     2 other

我想连续根据三个规则将表格解析为每个 ID 的一行:

1. 如果对于每个ID，有一行row1大于等于5，则选择row1小于5的行。
2. 否则，如果对于每个 ID，有一行 row2 包含单词“other”，则选择 row2 不包含单词“other”的行
3. 否则，对于每个 ID，选择第一行。

我觉得一定有更直接的方法来做到这一点。到目前为止，这是我的尝试，但我无法弄清楚如何解析 NA 以返回“bar”。

table %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(
    row1 = ifelse(max(row1) >= 5,
            first(row1[row1 < 5]),
            ifelse(
              grep("other", row2),
              ifelse(
                !is.na(first(row1[grep("other", row2, invert = T)])),
                first(row1[grep("other", row2, invert = T)]),
                first(row1)),
              first(row1))
    ),
    row2 = ifelse(
      max(row1) >= 5,
      first(row2[row1 < 5]),
      ifelse(
        grep("other", row2),
        ifelse(
          !is.na(first(row2[grep("other", row2, invert = T)])),
          first(row2[grep("other", row2, invert = T)]),
          first(row2)),
        first(row2)
    )
)
)

# A tibble: 5 × 3
     id  row1 row2 
  <dbl> <dbl> <chr>
1     1     2 foo  
2     2     2 NA   
3     3     1 bar  
4     4     2 foo  
5     5     3 other

期望的输出:

<表类="s-表"><头>id第1行第2行<正文>12富22栏31栏42其他53其他

非常感谢您的帮助。

Answer 1

这是我们可以做到的:

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)

table %>%
  group_by(id) %>% 
  separate_rows(row2) %>%
  mutate(x = ifelse(row1>=5, min(row1),NA),
         y = ifelse(str_detect(row2, 'other'), !str_detect(row2, 'other'), NA)) %>% 
  slice(1) %>% 
  select(-c(x, y))

    id  row1 row2 
  <dbl> <dbl> <chr>
1     1     2 foo  
2     2     2 bar  
3     3     1 bar  
4     4     2 other
5     5     3 other