Question

如果选择特定于每一行，我如何使用一列的值（例如，下面的x）来选择可能列中的值？

x变量确定是否应为给定行选择变量a，b或c。这是一个简化的例子;真实单元格不是列名称和行号的串联。

library(magrittr); requireNamespace("tibble"); requireNamespace("dplyr")

ds <- tibble::tibble(
  x   = c(  1 ,   1 ,   2 ,   3 ,   1 ),
  a   = c("a1", "a2", "a3", "a4", "a5"),
  b   = c("b1", "b2", "b3", "b4", "b5"),
  c   = c("c1", "c2", "c3", "c4", "c5")
)

所需的列是值：

# ds$y_desired      <- c("a1", "a2", "b3", "c4", "a5")
# ds$column_desired <- c("a" , "a" , "b" , "c" , "a" )

当然，以下内容不会产生单列，而是产生五列。

ds[, ds$column_desired]

以下产生错误： Error in mutate_impl(.data, dots) : basic_string::_M_replace_aux。

ds %>% 
  dplyr::rowwise() %>% 
  dplyr::mutate(
    y = .[[column_desired]]
  ) %>% 
  dplyr::ungroup()

如果我的真实场景只有两三个选择，我可能会使用嵌套ifs，但我想要一种通用的映射方法来适应更多的条件。

ds %>% 
  dplyr::mutate(
    y_if_chain = ifelse(x==1, a, ifelse(x==2, b, c))
  )

理想情况下，该方法可以由查找表或其他一些元数据对象指导，如：

ds_lookup <- tibble::tribble(
  ~x,    ~desired_column,
  1L,                "a",
  2L,                "b",
  3L,                "c"
)

我确定之前已经问过这个列切换问题，但我没有找到适用的那个。

我更喜欢tidyverse解决方案（这是我的团队最熟悉的b / c），但我对任何工具都持开放态度。我无法弄清楚如何使用apply和kimisc::vswitch的组合。

Answer 1

试试这个：

ds$y_desired = apply(ds, 1, function(r) r[as.integer(r[1])+1])

Answer 2

我认为问题是您的数据格式错误，无法满足您的需求。首先，我将使用tidyr::gather()：

从宽格式转换为long

library("tidyr")
ds %>% 
  gather(y, col, a:c)

# A tibble: 15 × 3
#        x     y   col
#    <dbl> <chr> <chr>
# 1      1     a    a1
# 2      1     a    a2
# 3      2     a    a3
# 4      3     a    a4
# 5      1     a    a5
# 6      1     b    b1
# 7      1     b    b2
# 8      2     b    b3
# 9      3     b    b4
# 10     1     b    b5
# 11     1     c    c1
# 12     1     c    c2
# 13     2     c    c3
# 14     3     c    c4
# 15     1     c    c5

然后，任务变得像filter所要求的条件一样微不足道（例如x == 1, y == a等）。

Answer 3

感谢@sirallen和@Phil给我一个更好的方法。以下是我最终使用的内容，如果它可以帮助将来的任何人。它被推广以适应

列的任意位置，
x和
元数据表将x值映射到所需的列（即a，b，＆amp; c）。

给定的观察数据集和查找数据集：

ds <- tibble::tibble(
  x   = c( 10 ,  10 ,  20 ,  30 ,  10 ),
  a   = c("a1", "a2", "a3", "a4", "a5"),
  b   = c("b1", "b2", "b3", "b4", "b5"),
  c   = c("c1", "c2", "c3", "c4", "c5")
)

ds_lookup <- tibble::tribble(
  ~x ,    ~desired_column,
  10L,                "a",
  20L,                "b",
  30L,                "c"
)

封装字符向量r和查找表之间的映射。

determine_y <- function( r ) {
  # browser()
  lookup_row_index <- match(r['x'], ds_lookup$x)
  column_name      <- ds_lookup$desired_column[lookup_row_index]
  r[column_name]
}

ds$y <- apply(ds, 1, function(r) determine_y(r))

Answer 4

在了解了@ sirallen的回答后，我重读了Hadley的chapter on functionals。以下是将switch与申请系列的其他成员一起使用的解决方案，包括Tidyverse风格的链接。

library(magrittr); requireNamespace("purrr"); requireNamespace("tibble"); requireNamespace("dplyr")

ds <- tibble::tibble(
  x   = c( 10 ,  10 ,  20 ,  30 ,  10 ),
  a   = c("a1", "a2", "a3", "a4", "a5"),
  b   = c("b1", "b2", "b3", "b4", "b5"),
  c   = c("c1", "c2", "c3", "c4", "c5")
)
determine_2 <- function( ss, a, b, c) {
  switch(
    as.character(ss),
    "10"    =   a,
    "20"    =   b,
    "30"    =   c
  )
}

# Each of these calls returns a vector.
unlist(Map(        determine_2, ds$x, ds$a, ds$b, ds$c))
mapply(            determine_2, ds$x, ds$a, ds$b, ds$c)
parallel::mcmapply(determine_2, ds$x, ds$a, ds$b, ds$c)                 # For Linux
unlist(purrr::pmap(list(        ds$x, ds$a, ds$b, ds$c), determine_2))

# Returns a dataset with the new variable.
ds %>%
  dplyr::mutate(
    y = unlist(purrr::pmap(list(x, a, b, c), determine_2))
  )

矢量化列选择

4 个答案: