根据R中的查找值将值分配给不同的列

Question

我试图基于查找值将值分配给不同的列，分别为每一行。 我正在R中工作。这是一个最小的工作示例：

#Item scores
item1 <- c(NA, 1, NA, 4)
item2 <- c(NA, 2, NA, 3)
item3 <- c(NA, 3, NA, NA)
item57 <- c(NA, 4, 4, 1)

mydata <- data.frame(item1, item2, item3, item57)

#Lookup values based on item score
lookup <- data.frame(score = 1:4, value=c(6, 7, 8, 10))

我有很多参与者（即，行）以许多项目（即，列）中的每一项得分来评估。 我想在数据框中为与项目得分相关的值创建变量（基于查找表）。 这是我想要的输出：

#Desired output (adding value that is tied to item score to the original data)
desiredOutput <- cbind(mydata,
                   value1 = c(NA, 6, NA, 10),
                   value2 = c(NA, 7, NA, 8),
                   value3 = c(NA, 8, NA, NA),
                   value57 = c(NA, 10, 10, 6))

我有一个相当大的数据集，如果可能的话，我想远离循环。 此外，如果处理速度更快，我们可以跳过所有NA的行。

Answer 1

这是一个整理方法。 其基础是您要首先gather分数列，并left_join查找表，以便您的值与分数匹配。 然后剩下的就是操纵，以返回到所需的输出格式。 为此，我们需要使用gather和unite创建所需的列名，然后再将其spread 。 请注意，您一开始需要rowid_to_column ，以便spread会知道将哪些观察值放置在哪些行上。 如果要精确获取输出列名称，可以混入一些stringr 。

item1 <- c(NA, 1, NA, 4)
item2 <- c(NA, 2, NA, 3)
item3 <- c(NA, 3, NA, NA)
item57 <- c(NA, 4, 4, 1)

mydata <- data.frame(item1, item2, item3, item57)

#Lookup values based on item score
lookup <- data.frame(score = 1:4, value=c(6, 7, 8, 10))

library(tidyverse)
mydata %>%
  rowid_to_column(var = "participant") %>%
  gather(items, score, starts_with("item")) %>%
  left_join(lookup) %>%
  gather(coltype, val, score:value) %>%
  unite(colname, coltype, items) %>%
  spread(colname, val)
#> Joining, by = "score"
#>   participant score_item1 score_item2 score_item3 score_item57 value_item1
#> 1           1          NA          NA          NA           NA          NA
#> 2           2           1           2           3            4           6
#> 3           3          NA          NA          NA            4          NA
#> 4           4           4           3          NA            1          10
#>   value_item2 value_item3 value_item57
#> 1          NA          NA           NA
#> 2           7           8           10
#> 3          NA          NA           10
#> 4           8          NA            6

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