Question

我正在尝试从宽格式到长格式收集不整洁的数据。我有748个变量，需要将其压缩为大约30。

在this post中，我问：如何整理我的大量数据？答案：使用collect（）。

但是，我仍在努力收集多个专栏，希望您能指出我要去哪里。

可复制的示例：

tb1 <- tribble(~x1,~x2,~x3,~y1,~y2,~y3,
       1,NA,NA,NA,1,NA,
       NA,1,NA,NA,NA,1,
       NA,NA,1,NA,NA,1)

# A tibble: 3 x 6
#     x1    x2    x3 y1       y2    y3
#  <dbl> <dbl> <dbl> <lgl> <dbl> <dbl>
#1     1    NA    NA NA        1    NA
#2    NA     1    NA NA       NA     1
#3    NA    NA     1 NA       NA     1

x1-y3具有以下特征：

1 x1    Green 
2 x2    Yellow
3 x3    Orange
4 y1    Yes   
5 y2    No    
6 y3    Maybe

我尝试过：

tb1 %>%
  rename("Green" =x1,
         "Yellow"=x2,
         "Orange"=x3,
         "Yes"=y1,
         "No"=y2,
         "Maybe"=y3) %>%
  gather(X,val,-Green,-Yellow,-Orange) %>%
  gather(Y,val,-X) %>%
  select(-val)

我确实得到了我想要的这些变量的输出，但是我无法想象如何对700多个变量执行此操作？有没有更有效的方法？

tb1 %>%
  rename("Green" =x1,
         "Yellow"=x2,
         "Orange"=x3,
         "Yes"=y1,
         "No"=y2,
         "Maybe"=y3) %>%
  gather(X,val,-Green,-Yellow,-Orange) %>%
  filter(!is.na(val)) %>%
  select(-val) %>%
  gather(Y,val,-X) %>%
  filter(!is.na(val)) %>%
  select(-val)

# A tibble: 3 x 2
  X     Y     
  <chr> <chr> 
1 No    Green 
2 Maybe Yellow
3 Maybe Orange

我想我可能对gather（）不够熟，所以这可能是一个愚蠢的问题-感谢您的帮助。谢谢！

Answer 1

我假设这里的问题是手动指定所有不同的变量名称。幸运的是，tidyverse具有?select_helpers，可以更轻松地根据不同的规则选择列。

我们可以在变量的末尾重命名，而不必在变量开头重新命名。这样一来，我们就可以使用starts_with获取以x或y开头的所有列，并将它们汇总在一起。然后，我们可以使用ends_with从这些收集步骤中选择值列并进行过滤和删除。

最后，我们使用x1和查找表一步一步将y1，mutate_all等的所有值替换为其真实值

# Make lookup table to match X and Y variables with Values
  # the initial values should be the `names` (first) and the values to change them to
  # should be the `values` (after the =)
lookup <- c('x1' = 'Green',
            'x2' = 'Yellow',
            'x3' = 'Orange',
            'y1' = 'Yes',
            'y2' = 'No',
            'y3' = 'Maybe')

tb1 %>%
    gather(X, Xval, starts_with('x')) %>%    # Gather all variables that start with ‘x'
    gather(Y, Yval, starts_with('y')) %>%    # Gather all variables that start with ‘y'
    filter_at(vars(ends_with('val')),        # Looking in columns ending with ‘val'
              all_vars(!is.na(.))) %>% %>%    # Drop rows if ANY of these cols are NA
    select(-ends_with('val')) %>%            # Drop columns ending in ‘val'
    mutate_all(~lookup[.])                   # Replace value from lookup table in all cols

# A tibble: 3 x 2
  X      Y 
  <chr>  <chr>
1 Green  No   
2 Yellow Maybe
3 Orange Maybe

使用select_helpers时，一件棘手的事情是知道何时单独使用它们以及何时需要向vars“注册”它们。在gather和select中，您可以按原样使用它们。在mutate，filter，summarize等中，您需要用vars

包围它们

如何在dplyr（R）中同时收集（）多列？

1 个答案: