用户定义的函数，在R中带有mutate和case_when

Question

我想知道是否/如何将调用波纹转换为可以在我经常处理数据的任务中使用的函数。 可悲的是，我无法从涉及mutate和case_when的调用中弄清楚如何设计函数，这两个函数都依赖于dplyr包，并且需要多个附加参数。

另外，对于这么多case_when ，呼叫本身对我来说似乎是多余的，也许可以减少使用次数。

欢迎提供有关替代方法的任何帮助和信息。

呼叫看起来像这样：

library(dplyr)
library(stringr)

test_data %>%
  mutate(
    multipleoptions_o1 = case_when(
      str_detect(multipleoptions, "option1") ~ 1,
      is.na(multipleoptions) ~ NA_real_,
      TRUE ~ 0),
    multipleoptions_o2 = case_when(
      str_detect(multipleoptions, "option2") ~ 1,
      is.na(multipleoptions) ~ NA_real_,
      TRUE ~ 0),
    multipleoptions_o3 = case_when(
      str_detect(multipleoptions, "option3") ~ 1,
      is.na(multipleoptions) ~ NA_real_,
      TRUE ~ 0),
    multipleoptions_o4 = case_when(
      str_detect(multipleoptions, "option4") ~ 1,
      is.na(multipleoptions) ~ NA_real_,
      TRUE ~ 0)
  )

样本数据：

structure(list(multipleoptions = c("option1", "option2", "option3", 
NA, "option2,option3", "option4")), row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

该函数的期望输出：

structure(list(multipleoptions = c("option1", "option2", "option3", 
NA, "option2,option3", "option4"), multipleoptions_o1 = c(1, 
0, 0, NA, 0, 0), multipleoptions_o2 = c(0, 1, 0, NA, 1, 0), multipleoptions_o3 = c(0, 
0, 1, NA, 1, 0), multipleoptions_o4 = c(0, 0, 0, NA, 0, 1)), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -6L))

该函数的参数可能应该是： data （即输入数据集）， multipleoptions （即包含答案选项的数据中的列，始终为一列）， patterns_to_look_for （即，str_detect模式以在多个选项中查找）， number_of_options （理想情况下）选项的数量可以大于或小于4（我不确定是否可以实现）， output_columns （即新列的名称，它始终是名称或原始列，后跟选项编号或选项名称）。

Answer 1

通过将选项拆分为单独的元素，利用嵌套/取消嵌套获取选项的单个列，然后扩展为每个选项获取单独的列，可以避免冗长的case_when代码。

更新的答案

library(tidyverse)

# Arguments
# data     A data frame
# patterns Regular expression giving the pattern(s) at which to split the options strings
# ...      Grouping columns, the first of which must be the "options" column.
#           If options has repeated values, then there must be a second grouping 
#           column (an "ID" column) to differentiate these repeated values.
fnc = function(data, patterns, ...) {
  col = quos(...)

  data %>% 
    mutate(option=str_split(!!!col[[1]], patterns)) %>% 
    unnest %>% 
    mutate(value=1) %>% 
    group_by(!!!col) %>% 
    mutate(num_chosen = ifelse(is.na(!!!col[[1]]), 0, sum(value))) %>% 
    spread(option, value, fill=0) %>%
    select_at(vars(-matches("NA")))
}

fnc(test_data, ",", multipleoptions)

  multipleoptions num_chosen option1 option2 option3 option4 1 option1 1 1 0 0 0 2 option2 1 0 1 0 0 3 option2,option3 2 0 1 1 0 4 option3 1 0 0 1 0 5 option4 1 0 0 0 1 6 <NA> 0 0 0 0 0 

# Fake data
ops = paste0("option",1:4)

set.seed(2)
d = data_frame(var=replicate(20, paste(sample(ops, sample(1:4,1, prob=c(10,8,5,1))), collapse=","))) 
# Add missing values
d = bind_rows(d[1:5,], data.frame(var=rep(NA,3)), d[6:nrow(d),])

fnc(d %>% mutate(ID=1:n()), ",", var, ID)

  var ID num_chosen option1 option2 option3 option4 1 option1 17 1 1 0 0 0 2 option1,option2 12 2 1 1 0 0 3 option1,option2,option3 5 3 1 1 1 0 4 option1,option2,option4,option3 9 4 1 1 1 1 5 option1,option3 2 2 1 0 1 0 6 option1,option3,option4 3 3 1 0 1 1 7 option1,option4,option2 20 3 1 1 0 1 8 option1,option4,option3,option2 13 4 1 1 1 1 9 option2 11 1 0 1 0 0 10 option2,option3 23 2 0 1 1 0 11 option2,option3,option4 21 3 0 1 1 1 12 option3 1 1 0 0 1 0 13 option3 15 1 0 0 1 0 14 option3,option1 4 2 1 0 1 0 15 option3,option2,option4 14 3 0 1 1 1 16 option3,option4,option2,option1 22 4 1 1 1 1 17 option4 10 1 0 0 0 1 18 option4 16 1 0 0 0 1 19 option4 18 1 0 0 0 1 20 option4,option2,option3 19 3 0 1 1 1 21 <NA> 6 0 0 0 0 0 22 <NA> 7 0 0 0 0 0 23 <NA> 8 0 0 0 0 0 

原始答案

test_data %>% 
  filter(!is.na(multipleoptions)) %>% 
  mutate(option=str_split(multipleoptions, ",")) %>% 
  unnest %>% 
  mutate(value=1) %>% 
  spread(option, value)

  multipleoptions option1 option2 option3 option4 <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1 option1 1 NA NA NA 2 option2 NA 1 NA NA 3 option2,option3 NA 1 1 NA 4 option3 NA NA 1 NA 5 option4 NA NA NA 1 

将其打包成一个函数：

fnc = function(data, col, patterns) {
  col = enquo(col)

  data %>% 
    filter(!is.na(!!col)) %>% 
    mutate(option=str_split(!!col, patterns)) %>% 
    unnest %>% 
    mutate(value=1) %>% 
    spread(option, value)
}


fnc(test_data, multipleoptions, ",")

如果您的实际数据有超过一排用相同的值multipleoptons ，那么这段代码将只如果有也是一个工作ID列有相同的值区分不同的行multipleoptions 。 例如：

# Fake data
ops = paste0("option",1:4)

set.seed(2)
d = data.frame(var=replicate(20, paste(sample(ops, sample(1:4,1, prob=c(10,8,5,1))), collapse=",")))

fnc(d, var, ",")

错误：行（1、27），（16、28、30）的标识符重复

# Add unique row identifier
fnc(d %>% mutate(ID = 1:n()), var, ",")

  var ID option1 option2 option3 option4 1 option1 14 1 NA NA NA 2 option1,option2 9 1 1 NA NA 3 option1,option2,option3 5 1 1 1 NA 4 option1,option2,option4,option3 6 1 1 1 1 5 option1,option3 2 1 NA 1 NA 6 option1,option3,option4 3 1 NA 1 1 7 option1,option4,option2 17 1 1 NA 1 8 option1,option4,option3,option2 10 1 1 1 1 9 option2 8 NA 1 NA NA 10 option2,option3 20 NA 1 1 NA 11 option2,option3,option4 18 NA 1 1 1 12 option3 1 NA NA 1 NA 13 option3 12 NA NA 1 NA 14 option3,option1 4 1 NA 1 NA 15 option3,option2,option4 11 NA 1 1 1 16 option3,option4,option2,option1 19 1 1 1 1 17 option4 7 NA NA NA 1 18 option4 13 NA NA NA 1 19 option4 15 NA NA NA 1 20 option4,option2,option3 16 NA 1 1 1