R：对多个列进行突变以创建新列

Question

我正在尝试根据其他列的值创建一个新列。

这是一个与我正在处理的数据集相似的数据集。 我有三个变量，Test1，Test2，Test3。 我试图创建一个新变量，如果任何测试变量是DF60，DF61，DF63或DF64，则为1，否则为0。

Test1<-c("DF64", "DF63", "DF89", "DF30", "DF70")
Test2<-c("DF61", "DF25", "DF00", "DF30", "DF99")
Test3<-c("DF80", "DF63", "DF60", "DF63", "DF70")
Test<-data.frame(Test1, Test2, Test3)

目前，我有许多ifelse语句，并且正在寻找一个可以在多个Test变量上循环的同时允许查找多个值的代码。

在浏览了一些类似的线程之后，我尝试了mutate_at，但是我认为这不是正确的方法。

Test2<- Test %>%
mutate_at(vars(starts_with("Test")), funs(Test=ifelse("DF60" | "DF61" | 
"DF62" | "DF63", 1, 0)))

任何帮助深表感谢！

谢谢！

Answer 1

Test2<- Test %>%
dplyr::select(starts_with("Test"))%>%
mutate_all(function(x){x %in% c("DF60","DF61","DF62","DF63")})%>%
mutate(out = ifelse(rowSums(.)<1,0,1))

评论后的调整

如果要保留其他列，则yutannihilation提议的mutate_at会更好。 然后，问题就变成了在选择列时对rowums进行突变。 不知道下一件事是否是最佳实践，但它能奏效（对我的上一个问题的答案进行了重新设计： dplyr对列子集进行mutate（所有这些列上的一个函数组合） ）

library(tidyverse)
library(anomalyDetection)

Test1<-c("DF64", "DF63", "DF89", "DF30", "DF70")
Test2<-c("DF61", "DF25", "DF00", "DF30", "DF99")
Test3<-c("DF80", "DF63", "DF60", "DF63", "DF70")
Test<-data.frame(Test1, Test2, Test3)

Test$ExtraCol<-LETTERS[1:5]


Test2<- Test %>%
  mutate_at(vars(starts_with("Test")),funs(bin=.%in% c("DF60","DF61","DF62","DF63")))%>%
  split(.,1<10)%>%
  map_df(~mutate(.,out=rowSums(.[paste0("Test",1:3,"_bin")])>0))


  Test1 Test2 Test3 ExtraCol Test1_bin Test2_bin Test3_bin   out
   DF64  DF61  DF80        A     FALSE      TRUE     FALSE  TRUE
   DF63  DF25  DF63        B      TRUE     FALSE      TRUE  TRUE
   DF89  DF00  DF60        C     FALSE     FALSE      TRUE  TRUE
   DF30  DF30  DF63        D     FALSE     FALSE      TRUE  TRUE
   DF70  DF99  DF70        E     FALSE     FALSE     FALSE FALSE

Answer 2

尽管Dries的答案足够好，但让我添加一些有关funs()解释。

funs()后缀和表达式对。 例如，如果指定suffix1和suffix2 ，则将获得名为Test1_suffix1 ， Test1_suffix2 ， Test2_suffix1 ， Test2_suffix2新列，依此类推：

funs(suffix1 = ..., suffix2 = ...)

其次，您需要. 代表列向量。 因此， ifelse(...)的正确版本应为：

Test %>%
  mutate_at(vars(starts_with("Test")),
            funs(bin = ifelse(. == "DF60" | . == "DF61" | . == "DF62" | . == "DF63", 1, 0)))
#>   Test1 Test2 Test3 Test1_bin Test2_bin Test3_bin
#> 1  DF64  DF61  DF80         0         1         0
#> 2  DF63  DF25  DF63         1         0         1
#> 3  DF89  DF00  DF60         0         0         1
#> 4  DF30  DF30  DF63         0         0         1
#> 5  DF70  DF99  DF70         0         0         0

显然， %in%优于|顺序 。

Test %>%
  mutate_at(vars(starts_with("Test")),
            funs(bin = ifelse(. %in% c("DF60", "DF61", "DF62", "DF63"), 1, 0)))
#>   Test1 Test2 Test3 Test1_bin Test2_bin Test3_bin
#> 1  DF64  DF61  DF80         0         1         0
#> 2  DF63  DF25  DF63         1         0         1
#> 3  DF89  DF00  DF60         0         0         1
#> 4  DF30  DF30  DF63         0         0         1
#> 5  DF70  DF99  DF70         0         0         0

如果只想过滤，则可以使用filter_at() 。

Test %>%
  filter_at(vars(starts_with("Test")),
            any_vars(. %in% c("DF60", "DF61", "DF62", "DF63")))
#>   Test1 Test2 Test3
#> 1  DF64  DF61  DF80
#> 2  DF63  DF25  DF63
#> 3  DF89  DF00  DF60
#> 4  DF30  DF30  DF63