是否有一种无需使用key
即可创建rowwise()
的方法?
非常感谢任何指针。
df <- tibble(grp1=rev(LETTERS[1:5]),grp2=letters[11:15],grp3=LETTERS[1:5],
value=rnorm(5,10,10))
df %>% rowwise %>% mutate(key=paste(sort(c(grp1, grp2)), collapse="")) %>% ungroup()
grp1 grp2 grp3 value key
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 E k A -3.73984194875213 AE
2 D l B 3.25846392371014 BD
3 C m C 3.62405652088127 CC
4 B n D 6.41520621902784 BD
5 A o E 20.1892413026407 AE
更新:tibble
包含多个字符向量,但是key
应该从列grp1
和grp3
生成。
答案 0 :(得分:3)
使用purrr::pmap_chr
:
library(tidyverse)
df %>% mutate(key=pmap_chr(.[c("grp1","grp3")],~paste(sort(c(...)), collapse="")))
# # A tibble: 5 x 5
# grp1 grp2 grp3 value key
# <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
# 1 E k A 22.0150932758833 AE
# 2 D l B 2.24725610156698 BD
# 3 C m C -6.2414882455089 CC
# 4 B n D 22.5699168856552 BD
# 5 A o E -6.21443670571301 AE
在基数R中,您可以执行以下操作:
transform(df, key=mapply(function(...) paste(sort(c(...)), collapse=""), grp1, grp3)
答案 1 :(得分:2)
这是使用pmin/pmap
的向量化选项。将列“ grp1”,“ grp3”的每一行与min/max
的{{1}}并连接在一起(pmin/pmax
)
str_c
library(dplyr)
library(stringr)
df %>%
mutate(key = str_c(pmin(grp1, grp3), pmax(grp1, grp3)))
# A tibble: 5 x 5
# grp1 grp2 grp3 value key
# <chr> <chr> <chr> <dbl> <chr>
#1 E k A 24.7 AE
#2 D l B 5.66 BD
#3 C m C 16.3 CC
#4 B n D 5.88 BD
#5 A o E -9.22 AE
注意:df <- tibble(grp1=rev(LETTERS[1:5]),grp2=letters[11:15],grp3=LETTERS[1:5],
value=rnorm(5,10,10))
转换为cbind
,矩阵只能容纳一个类。使用matrix
转换为tibble
不会自动更改类。相反,请直接使用as_tibble
而不是tibble/data.frame
路由
答案 2 :(得分:1)
另一种方法是使用mutate
,不使用rowwise
,但使用函数的矢量化版本,如下所示:
library(dplyr)
# create a function and vectorise it
f = function(x, y) paste(sort(c(x, y)), collapse="")
f = Vectorize(f)
# use the function
df %>% mutate(key = f(grp1, grp3))
# # A tibble: 5 x 5
# grp1 grp2 grp3 value key
# <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
# 1 E k A -4.41213449814982 AE
# 2 D l B 10.4314736952111 BD
# 3 C m C 5.69345098226371 CC
# 4 B n D 4.39266020802413 BD
# 5 A o E 22.0623810028979 AE