在 R 中具有相似列不同值时标记 id

Question

当他们在grade列中具有不同的grade值时，我需要标记一个id 。 这是我的示例数据集的样子

df <- data.frame(id = c(11,22,33,44,55),
                 grade.1 = c(3,4,5,6,7),
                 grade.2 = c(3,4,5,NA,7),
                 grade.3 = c(4,4,6,5,7),
                 grade.4 = c(NA,NA,NA, 5, 7 ))

df$Grade <- paste0(df$grade.1, df$grade.2, df$grade.3, df$grade.4)

> df
  id grade.1 grade.2 grade.3 grade.4 Grade
1 11       3       3       4      NA 334NA
2 22       4       4       4      NA 444NA
3 33       5       5       6      NA 556NA
4 44       6      NA       5       5 6NA55
5 55       7       7       7       7  7777

当一个id在grade.1和grade.2 grade.4具有不同的等级值grade.3 ，该行需要被标记。 在该列中包含NA不会影响标记。

换句话说，如果最后的Grade列有任何差异数字，则需要标记该id 。

我想要的 output 应该如下所示：

> df
  id grade.1 grade.2 grade.3 grade.4        flag
1 11       3       3       4      NA     flagged
2 22       4       4       4      NA Not_flagged
3 33       5       5       6      NA     flagged
4 44       6      NA       5       5     flagged
5 55       7       7       7       7 Not_flagged

有任何想法吗？ 谢谢！

Answer 1

一个可能的解决方案：

library(tidyverse)

df <- data.frame(id = c(11,22,33,44,55),
                 grade.1 = c(3,4,5,6,7),
                 grade.2 = c(3,4,5,NA,7),
                 grade.3 = c(4,4,6,5,7),
                 grade.4 = c(NA,NA,NA, 5, 7 ))

df %>% 
  rowwise %>% 
  mutate(flag = if_else(length(unique(na.omit(c_across(2:5))))  == 1,
                        "not-flagged", "flagged")) %>% ungroup

#> # A tibble: 5 × 6
#>      id grade.1 grade.2 grade.3 grade.4 flag       
#>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl> <chr>      
#> 1    11       3       3       4      NA flagged    
#> 2    22       4       4       4      NA not-flagged
#> 3    33       5       5       6      NA flagged    
#> 4    44       6      NA       5       5 flagged    
#> 5    55       7       7       7       7 not-flagged

---

使用data.table::uniqueN ，计算向量中唯一元素的数量（并允许去除NA ）：

library(data.table)
library(dplyr)

df %>% 
  rowwise %>% 
  mutate(flag = if_else(uniqueN(c_across(2:5), na.rm = T)  == 1,
                        "not-flagged", "flagged")) %>% ungroup

Answer 2

这是一个基本的 R 方法。

df$flag <- c("not_flagged", "flagged")[
  apply(df[-1L], 1L, \(x) length( (ux <- unique(x))[!is.na(ux)] ) > 1L) + 1L
]

Output

> df
  id grade.1 grade.2 grade.3 grade.4        flag
1 11       3       3       4      NA     flagged
2 22       4       4       4      NA not_flagged
3 33       5       5       6      NA     flagged
4 44       6      NA       5       5     flagged
5 55       7       7       7       7 not_flagged

Answer 3

使用rle省略 NA 值的基本 R解决方案。

df$flag <- apply(df[,2:5], 1, function(x) 
  ifelse(length(rle(x[!is.na(x)])$lengths)==1, "not_flagged", "flagged"))

df
  id grade.1 grade.2 grade.3 grade.4        flag
1 11       3       3       4      NA     flagged
2 22       4       4       4      NA not_flagged
3 33       5       5       6      NA     flagged
4 44       6      NA       5       5     flagged
5 55       7       7       7       7 not_flagged

数据

df <- structure(list(id = c(11, 22, 33, 44, 55), grade.1 = c(3, 4, 
5, 6, 7), grade.2 = c(3, 4, 5, NA, 7), grade.3 = c(4, 4, 6, 5, 
7), grade.4 = c(NA, NA, NA, 5, 7)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-5L))

Answer 4

来自n_distinct的dyplr非常有帮助：这里是使用pivot_longer和pivot_wider组合的版本：

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
  pivot_longer(
    -c(id, Grade),
    names_to = "name",
    values_to = "value"
  ) %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(flag = ifelse(n_distinct(value, na.rm = TRUE)==1, "Not flagged", "Flagged")) %>% 
  pivot_wider(
    names_from = name,
    values_from = value
  )

     id Grade flag        grade.1 grade.2 grade.3 grade.4
  <dbl> <chr> <chr>         <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
1    11 334NA Flagged           3       3       4      NA
2    22 444NA Not flagged       4       4       4      NA
3    33 556NA Flagged           5       5       6      NA
4    44 6NA55 Flagged           6      NA       5       5
5    55 7777  Not flagged       7       7       7       7