Question

我有一些数据，格式为：

clipToBounds

我们可以将构成变量视为成人/儿童的数量，即2A_1C等于两个成人和两个孩子。

我想做的是减少可能的构图量。对于第5个人，我们的成分为8A_1C，我正在寻找一种方法将其降低至4 + A_0C。因此，例如，对于任何大于4A的成分值，我们将有4+。

class ViewController: UIViewController {

    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        navigationController?.navigationBar.prefersLargeTitles = true
        self.navigationItem.largeTitleDisplayMode = .always
        navigationItem.searchController = UISearchController(searchResultsController: nil)
    }

}

我不确定如何在R中执行此操作，我正在考虑使用 dyplyr 中的 filter（）或 select（）。否则，我将需要使用某种正则表达式。

任何帮助将不胜感激。谢谢

Answer 1

我们可以使用gsub：

df$Composition <- gsub("(?<!\\d)([5-9]|\\d{2,})(?=[AC])", "4+", df$Composition, perl = TRUE)

假定两个或两个以上连续数字代表始终大于4的数字（即01、02或001）。

输出：

  Person.ID Household.ID Composition
1         1         4593       1A_0C
2         2         4992       2A_1C
3         3         9843       1A_1C
4         4         8385       2A_2C
5         5         9823      4+A_1C
6         6         3458      1C_4+C
7         7         7485       2C_0C

Answer 2

数据：

Person.ID <- c(1,2,3,4,5,6,7,8)
Household.ID <- c(4593,4992,9843,8385,9823,3458,7485)
Composition <- c("1A_0C","2A_1C","1A_1C","2A_2C","8A_1C","1A_9C","2A_0C")
dat <- tibble(Person.ID, Household.ID, Composition)

功能：

above4 <- function(f){
    ff <- gsub("[^0-9]","",f)
    if(ff>4){return("4+")}
    if(ff<=4){return(ff)}
}

应用功能（对分离的数据执行，但之后可以重新组合）：

dat_ <- dat %>% tidyr::separate(., col=Composition, 
                           into=c("Adults", "Children"), 
                           sep="_") %>%
        dplyr::mutate(Adults_ = unlist(lapply(Adults,above4)), 
                         Children_ = unlist(lapply(Children,above4)))

然后您可以使用选择过滤器来获取所需的数据集。

dat_ %>% dplyr::mutate(Composition_ = paste0(Adults_, "A_", Children_, "C")) %>%
         dplyr::select(Person.ID, Household.ID, Composition=Composition_)

 # A tibble: 7 x 3
      Person.ID Household.ID Composition
          <dbl>        <dbl> <chr>
    1        1.        4593. 1A_0C
    2        2.        4992. 2A_1C
    3        3.        9843. 1A_1C
    4        4.        8385. 2A_2C
    5        5.        9823. 4+A_1C
    6        6.        3458. 1A_4+C
    7        7.        7485. 2A_0C

R中的剪切功能替代

2 个答案: