library(tidyverse)
使用示例数据(底部),我正在尝试类似下面的代码,但我仍然坚持如何使用这种使用map2中的dplyr :: select函数按名称选择列的策略。这个特殊的例子使用正则表达式,但我想要一种方法,也可以使用dplyr :: select中的“contains”,或“ends_with”或“starts_with”。
我意识到我可以使用索引,下面......哪个有效...
map2(Df[8:12],Df[3:7],~ if_else(.x != 3, recode(.y,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1),88)) %>%
as.data.frame %>%
rename_all(paste0,"_new") %>%
cbind(Df,.)
但是由于我的真实数据集有很多列名,我只想使用“select”函数来命名它们,或者使用正则表达式。我尝试过以下代码的变体,但似乎都没有。我怎么能纠正这个?
下面的代码首先是子集,因为我只想要我正在使用的变量,然后管道到map2。
Df<-Df%>%select(Code,Pet,matches("^q.*s$"),matches("^q.*i$"))%>%
map2(Df(matches("^q.*i$")), Df(matches("^q.*s$")), ~ if_else(.x != 1,
recode(.y,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1),88)) %>%
as.data.frame %>%
rename_all(paste0,"_new") %>%
cbind(Df,.)
示例数据:
q25i<-c(2,1,88,2,1,2,2,2)
q26i<-c(2,88,88,88,2,2,2,1)
q27i<-c(2,2,1,1,1,1,1,2)
q28i<-c(88,1,1,2,2,2,2,88)
q29i<-c(1,1,1,2,2,1,88,2)
q25s<-c(3,5,88,4,1,4,4,5)
q26s<-c(4,4,5,5,1,4,4,3)
q27s<-c(3,3,4,1,4,5,5,3)
q28s<-c(4,5,88,1,3,2,2,2)
q29s<-c(88,88,3,4,4,3,3,2)
q25U<-c(2,4,4,4,4,4,5,4)
q26U<-c(5,4,6,5,4,3,6,7)
q27U<-c(4,3,2,3,3,3,2,1)
q28U<-c(4,3,2,3,3,2,3,1)
q29U<-c(4,3,5,5,4,3,3,2)
Code<-c("P1","AB","AB","P1","P1","CD","AAA","CD")
Pet<-c("Dog","Cat","Dog","Fish","Dog","Cat","Rabbit","Fish")
Df<-data.frame (Code,Pet,q25U,q26U,q27U,q28U,q29U,q25i,q26i,q27i,q28i,q29i,q25s,q26s,q27s,q28s,q29s)
答案 0 :(得分:2)
也许这就是你要找的东西:
library(dplyr)
library(purrr)
list(select(Df, matches("^q.*i$")), select(Df, matches("^q.*s$"))) %>%
pmap( ~ if_else(.x != 1, recode(.y,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1),88)) %>%
as.data.frame %>%
rename_all(paste0,"_new") %>%
cbind(Df,.)
<强>结果:强>
Code Pet q25U q26U q27U q28U q29U q25i q26i q27i q28i q29i q25s q26s q27s q28s q29s
1 P1 Dog 2 5 4 4 4 2 2 2 88 1 3 4 3 4 88
2 AB Cat 4 4 3 3 3 1 88 2 1 1 5 4 3 5 88
3 AB Dog 4 6 2 2 5 88 88 1 1 1 88 5 4 88 3
4 P1 Fish 4 5 3 3 5 2 88 1 2 2 4 5 1 1 4
5 P1 Dog 4 4 3 3 4 1 2 1 2 2 1 1 4 3 4
6 CD Cat 4 3 3 2 3 2 2 1 2 1 4 4 5 2 3
7 AAA Rabbit 5 6 2 3 3 2 2 1 2 88 4 4 5 2 3
8 CD Fish 4 7 1 1 2 2 1 2 88 2 5 3 3 2 2
q25i_new q26i_new q27i_new q28i_new q29i_new
1 0 1 0 1 88
2 88 1 0 88 88
3 88 1 88 88 88
4 1 1 88 0 1
5 88 0 88 0 1
6 1 1 88 0 88
7 1 1 88 0 0
8 1 88 0 0 0
备注:强>
如果您使用正确的索引,则与您的结果匹配:
map2(Df[8:12],Df[13:17],~ if_else(.x != 1, recode(.y,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1),88)) %>%
as.data.frame %>%
rename_all(paste0,"_new") %>%
cbind(Df,.)
使用pmap
代替map2
的原因是pmap
采用输入列表,而map2
只采用两个输入。例如,以下使用map2
代替pmap
:
list(select(Df, matches("^q.*i$")), select(Df, matches("^q.*s$"))) %>%
{map2(.[[1]], .[[2]], ~ if_else(.x != 1, recode(.y,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1),88))} %>%
as.data.frame %>%
rename_all(paste0,"_new") %>%
cbind(Df,.)
这不太方便,IMO,因为你必须手动指定输入,你必须用map2
包裹{}
来覆盖第一个参数的管道的%>%
默认值。