Question

我有一个数据框（df），其中有列日期，获胜者，失败者，WinnerRank和Loserrank。优胜者排名是专栏优胜者的排名，失败者排名也是如此。我想要一个带有日期，名称和等级的新数据框。但是问题是我想要的名字既可以出现在赢家中，也可以出现在输家中。如果我想要的名称在获胜者栏中，我希望获得Winnerrank，但是如果名称在失败者中，则希望拥有失败者排名。我该怎么做？

df看起来像这样：

        Date       Winner          Loser WRank LRank
1 2000-01-03   Federer R. Knippschild J.    65    87
2 2000-01-03   Enqvist T.     Federer R.     5    65
3 2000-01-10 Ferrero J.C.     Federer R.    45    61
4 2000-01-17   Federer R.       Chang M.    62    38
5 2000-01-17   Federer R.     Kroslak J.    62   104
6 2000-01-17   Clement A.     Federer R.    54    62

我想要的格式如下：

        Date       Name    Rank 
1 2000-01-03   Federer R.  65
2 2000-01-03   Federer R.  65   
3 2000-01-10   Federer R.  61   
4 2000-01-17   Federer R.  62    
5 2000-01-17   Federer R.  62   
6 2000-01-17   Federer R.  62

Answer 1

我们可以使用 tidyverse 包中的功能：

library(tidyverse)
dat %>%
  # create single winner and loser columns,
  # concatenating name and rank together
  unite(Winner, Winner, WRank, sep = "-") %>%
  unite(Loser, Loser, LRank, sep = "-") %>%
  # pivot to be "tall"
  pivot_longer(cols = c("Winner", "Loser")) %>%
  select(-name) %>%
  # reverse concatentation
  separate(value, into = c("Name", "Rank"), sep = "-")

 #   Date       Name           Rank 
 # 1 2000-01-03 Federer_R.     65   
 # 2 2000-01-03 Knippschild J. 87   
 # 3 2000-01-03 Enqvist_T.     5    
 # 4 2000-01-03 Federer R.     65   
 # 5 2000-01-10 Ferrero_J.C.   45   
 # 6 2000-01-10 Federer R.     61   
 # 7 2000-01-17 Federer_R.     62   
 # 8 2000-01-17 Chang M.       38   
 # 9 2000-01-17 Federer_R.     62   
 #10 2000-01-17 Kroslak J.     104  
 #11 2000-01-17 Clement_A.     54   
 #12 2000-01-17 Federer R.     62

要注意的一件事是，这会将Rank转换为字符值。您可以使用as.numeric函数将其反转。

Answer 2

可能是一个有助于根据播放器名称提取这些行和值的函数。我们filter在“获胜者”或|“失败者”列中的玩家名称所在的行，然后使用transmute通过选择“日期”，“名称”作为输入玩家名称，通过比较列“获胜者”，“失败者”和玩家名称的子集来创建逻辑矩阵来创建“排名”，并将输出馈送到max.col中以获取最大值的索引即每行TRUE => 1和FALSE => 0，cbind具有行索引（row_number），并使用它从具有'WRank'和'LRank'列的数据集的子集中提取相应的元素

f1 <- function(dat, nm) {
      dat %>%
        filter(Winner == nm|Loser == nm) %>%
            transmute(Date, Name = nm, 
        Rank = .[c('WRank', 'LRank')][cbind(row_number(),
             max.col(.[c('Winner', 'Loser')] == nm))])

}

-测试

f1(df1, 'Federer R.')
#        Date       Name Rank
#1 2000-01-03 Federer R.   65
#2 2000-01-03 Federer R.   65
#3 2000-01-10 Federer R.   61
#4 2000-01-17 Federer R.   62
#5 2000-01-17 Federer R.   62
#6 2000-01-17 Federer R.   62

数据

df1 <- structure(list(Date = c("2000-01-03", "2000-01-03", "2000-01-10", 
"2000-01-17", "2000-01-17", "2000-01-17"), Winner = c("Federer R.", 
"Enqvist T.", "Ferrero J.C.", "Federer R.", "Federer R.", "Clement A."
), Loser = c("Knippschild J.", "Federer R.", "Federer R.", "Chang M.", 
"Kroslak J.", "Federer R."), WRank = c(65L, 5L, 45L, 62L, 62L, 
54L), LRank = c(87L, 65L, 61L, 38L, 104L, 62L)),
class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6"))

Answer 3

您可以将获胜者和失败者合并为一列，并排成一列，然后选择玩家名称。

library(dplyr)

player_name <- 'Federer R.'

df %>%
  rename_with(~paste0(., '_Name'), c(Winner, Loser)) %>%
  rename_with(~paste0(., '_Rank'), ends_with('Rank')) %>%
  tidyr::pivot_longer(cols = -Date, 
               names_pattern = '.*_(\\w+)', 
               names_to = '.value') %>%
  filter(Name == player_name)

#   Date       Name        Rank
#  <chr>      <chr>      <int>
#1 2000-01-03 Federer R.    65
#2 2000-01-03 Federer R.    65
#3 2000-01-10 Federer R.    61
#4 2000-01-17 Federer R.    62
#5 2000-01-17 Federer R.    62
#6 2000-01-17 Federer R.    62

根据同一行中的其他值选择值

3 个答案:

数据