R：對多個列進行突變以創建新列

Question

我正在嘗試根據其他列的值創建一個新列。

這是一個與我正在處理的數據集相似的數據集。 我有三個變量，Test1，Test2，Test3。 我試圖創建一個新變量，如果任何測試變量是DF60，DF61，DF63或DF64，則為1，否則為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，我有許多ifelse語句，並且正在尋找一個可以在多個Test變量上循環的同時允許查找多個值的代碼。

在瀏覽了一些類似的線程之后，我嘗試了mutate_at，但是我認為這不是正確的方法。

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

任何幫助深表感謝！

謝謝！

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))

評論后的調整

如果要保留其他列，則yutannihilation提議的mutate_at會更好。 然后，問題就變成了在選擇列時對rowums進行突變。 不知道下一件事是否是最佳實踐，但它能奏效（對我的上一個問題的答案進行了重新設計： dplyr對列子集進行mutate（所有這些列上的一個函數組合） ）

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

盡管Dries的答案足夠好，但讓我添加一些有關funs()解釋。

funs()后綴和表達式對。 例如，如果指定suffix1和suffix2 ，則將獲得名為Test1_suffix1 ， Test1_suffix2 ， Test2_suffix1 ， Test2_suffix2新列，依此類推：

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

其次，您需要. 代表列向量。 因此， ifelse(...)的正確版本應為：

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

顯然， %in%優於|順序 。

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

如果只想過濾，則可以使用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