Question

我有一个小数据框，如下所示：

data = tibble(X = c("a", "b", "c", "d","c"), 
          Y = c("a1", "b1", "c1", "d1","c1"), 
          Z = c("a2", "b2", "c2", "d2","c2"),
          all = list(c("a"), c("b"), c("c", "c1"), c("d", "d2"), c("c", "b2")))

我想创建一个新的“结果”列，以便每一行：
-如果“ Y”值位于“ all”中=>结果等于Y值
-如果“ Z”值在“ all”中=>结果等于Z值
-否则结果等于“无”

我已经尝试了使用dplyr语法的以下代码。

data %>%
mutate(result = case_when(Y %in% all ~ Y,
                          Z %in% all ~ Z,
                          TRUE ~ "none"))

它无法正常工作并返回：

# A tibble: 4 x 5
  X     Y     Z     all       result
  <chr> <chr> <chr> <list>    <chr> 
1 a     a1    a2    <chr [2]> none  
2 b     b1    b2    <chr [1]> none     
3 c     c1    c2    <chr [2]> none  
4 d     d1    d2    <chr [2]> none

当我想要获取时：

# A tibble: 4 x 5
  X     Y     Z     all       result
  <chr> <chr> <chr> <list>    <chr> 
1 a     a1    a2    <chr [2]> none  
2 b     b1    b2    <chr [1]> none     
3 c     c1    c2    <chr [2]> c1  
4 d     d1    d2    <chr [2]> d2

编辑

一个问题是要取消列出Ronak Shah所述的列列表中的值。但是即使采用这种解决方案，其行为也像在列列表上工作时将考虑列的所有值，而不仅仅是行的值。

这是我从建议的解决方案和编辑的数据中获得的信息：

data %>%
    mutate(result = case_when(Y %in% flatten_chr(all) ~ Y,
                              Z %in% flatten_chr(all) ~ Z,
                              TRUE ~ "none")) 

# A tibble: 5 x 5
  X     Y     Z     all       result
  <chr> <chr> <chr> <list>    <chr> 
1 a     a1    a2    <chr [1]> none  
2 b     b1    b2    <chr [1]> b2    
3 c     c1    c2    <chr [2]> c1    
4 d     d1    d2    <chr [2]> d2    
5 c     c1    c2    <chr [2]> c1

何时返回：

# A tibble: 5 x 5
  X     Y     Z     all       result
  <chr> <chr> <chr> <list>    <chr> 
1 a     a1    a2    <chr [1]> none  
2 b     b1    b2    <chr [1]> none    
3 c     c1    c2    <chr [2]> c1    
4 d     d1    d2    <chr [2]> d2    
5 c     c1    c2    <chr [2]> none

Answer 1

all列实际上是list，您不能直接比较列表列中的值。

例如

 "a" %in% list(c("a", "b"))
#[1] FALSE

您需要unlist或flatten_chr才能使其正常工作。

"a" %in% unlist(list(c("a", "b")))
#[1] TRUE

"a" %in% flatten_chr(list(c("a", "b")))
#[1] TRUE

所以，现在您可以做

library(tidyverse)

data %>%
  mutate(result = case_when(Y %in% flatten_chr(all) ~ Y,
                            Z %in% flatten_chr(all) ~ Z,
                            TRUE ~ "none"))


#  X     Y     Z     all      result
#  <chr> <chr> <chr> <list>    <chr> 
#1 a     a1    a2    <chr [2]> none  
#2 b     b1    b2    <chr [1]> none  
#3 c     c1    c2    <chr [2]> c1    
#4 d     d1    d2    <chr [2]> d2

编辑

您可以添加rowwise来比较每一行的值。

data %>%
  rowwise() %>%
  mutate(result = case_when(Y %in% all ~ Y,
                            Z %in% all ~ Z,
                            TRUE ~ "none"))


# A tibble: 5 x 5
#  X     Y     Z     all       result
#  <chr> <chr> <chr> <list>    <chr> 
#1 a     a1    a2    <chr [1]> none  
#2 b     b1    b2    <chr [1]> none  
#3 c     c1    c2    <chr [2]> c1    
#4 d     d1    d2    <chr [2]> d2    
#5 c     c1    c2    <chr [2]> none

Answer 2

我已使用ifelse和mapply和any浏览列表并根据给定条件生成值，如下所示

data$result <- ifelse(unlist(mapply(
  data$all,data$Z,
  FUN =  function(x, y) {
    any(x%in% y)
  }
)), data$Z, ifelse(unlist(mapply(
  data$all, data$Y,
  FUN =  function(x, y) {
    any(x%in% y)
  }
)), data$Y, "none"))

#View Data
data

或者：


library(dplyr)

data %>%
  mutate(result = ifelse(unlist(mapply(
    all,Z,
    FUN =  function(x,y) {
      any(x%in% y)
    }
  )), Z, ifelse(unlist(mapply(
    all,Y,
    FUN =  function(x, y) {
      any(x%in% y)
    }
  )), Y, "none")))

这产生

dplyr＆tibble-根据列表列中的值创建一个新列

2 个答案: