从 dataframe 中提取值并将它们填充到 R 中的模板短语中

Question

给定如下数据集：

df <- structure(list(type = structure(c(2L, 3L, 1L), .Label = c("negative", 
"positive", "zero"), class = "factor"), count = c(10L, 5L, 8L
), percent = c(43.5, 21.7, 34.8)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))

出去：

我想将表中的值填充到模板短语中，如下所示：

2020年我们有10个城市实现positive增长，占所有城市的43.5 %； 5个城市zero增长，占所有城市的21.7 %； negative增长的城市有8个，占全部城市的21.7 %。

模板：

2020 年，我们有{}个城市有{}个增长，覆盖所有城市的{} %； {}个城市有{}个增长，覆盖所有城市的{} %； {}个城市有{}个增长，覆盖所有城市的{} %。

我怎么能在 R 中做到这一点？

Answer 1

您可以使用paste0 / sprintf创建一个简单的句子，并使用 dataframe 中的相应值更改占位符。

这是另一种不需要列出 dataframe 中的每个单独值的方法。

string <- 'In 2020, we have %s cities have %s growth, which covers %s %% of all cities; %s cities have %s growth, which covers %s %% of all cities; and %s cities have %s growth, which covers %s %% of all cities'
do.call(sprintf, c(as.list(c(t(df[c(2, 1, 3)]))), fmt = string))

#[1] "In 2020, we have 10 cities have positive growth, which covers 43.5 % of all #cities;  5 cities have zero growth, which covers 21.7 % of all cities; and  8 #cities have negative growth, which covers 34.8 % of all cities"

df[c(2, 1, 3)]用于对列进行重新排序，以便count是第一列并type第二列。 这是必需的，因为您的句子总是首先具有count值，然后是type和 last percent 。 c(t(df[c(2, 1, 3)]))以行方式将 dataframe 更改为向量，该向量作为不同的 arguments 传递给sprintf 。

Answer 2

我建议在基本字符串文字函数上使用胶水package，因为 a) 它更具可读性，b) 模板的中间部分是为数据框的每一行重复的相同短语，因此我们可以使用glue_data()来减少重复：

library(glue)

# Example data
df <- structure(list(type = structure(c(2L, 3L, 1L), .Label = c("negative", "positive", "zero"),
        class = "factor"), count = c(10L, 5L, 8L), percent = c(43.5, 21.7, 34.8)),
    class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

growth <- glue_data(df, "{count} cities have {type} growth, which covers {percent}% of all cities")

# Add "and ..." to the last phrase:
growth[length(growth)] <- glue("and ", growth[length(growth)])

glue("In 2020, we have ", glue_collapse(growth, sep = "; "), ".")
#> In 2020, we have 10 cities have positive growth, which covers 43.5% of all cities; 5 cities have zero growth, which covers 21.7% of all cities; and 8 cities have negative growth, which covers 34.8% of all cities.

^{由代表 package (v1.0.0) 于 2021 年 2 月 24 日创建}

这还具有扩展到具有任意行数的数据框的优点。