通過將值附加到其他列的列表中來在dplyr中創建新列？

Question

我想通過附加到以其他列的值為條件的列表中來創建新列。 如果可能的話，我想在dplyr這樣做。 樣本輸入和所需的輸出如下。

假設一個數據newdata ：

col1 col2 col3 col4
dog  cat  NA   NA
NA   cat  foo  bar
dog  NA   NA   NA
NA   cat  NA   NA

這是我想要的輸出，帶有新列newCol ：

col1 col2 col3 col4 newCol
dog  cat  NA   NA   (dog, cat)
NA   cat  foo  bar  (cat, foo, bar)
dog  NA   NA   NA   (dog)
NA   cat  NA   bar  (cat, bar)

我已經嘗試使用ifelse內mutate和case_when內mutate ，但都不會允許拼接到列表中。 這是我對case_when嘗試（失敗）：

newdata = newdata %>% mutate( 
    newCol = case_when(
        col1 == "dog" ~ c("dog"),
        col2 == "cat" ~ c(newCol, "cat"),
        col3 == "foo" ~ c(newCol, "foo"),
        col4 == "bar" ~ c(newcol, "dog")
        )
    )

我嘗試了類似的方法，對每列使用ifelse語句，但是也無法追加到列表中。

Answer 1

使用帶有collapse參數的na.omit()和paste()解決方案：

apply(newdata, 1, 
      function(x) paste0("(", paste(na.omit(x), collapse = ", "), ")"))
[1] "(dog, cat)" "(cat, foo, bar)" "(dog)" "(cat)"

演示版

Answer 2

在最后的注釋中，我們顯示了此處使用的輸入數據。 就像在問題中一樣，只是我們在末尾添加了一行NA，以表明所有解決方案在這種情況下也適用。

我們同時顯示列表和字符列解決方案。 這個問題專門針對list，所以這是假定的期望輸出，但是如果打算將newCol作為字符向量，那么我們也將其顯示出來。

使用基礎功能非常容易做到這一點，我們首先要說明。 但是，盡管它涉及更多的代碼，我們還是在tidyverse中重做了它。

1）base我們可以這樣使用apply ：

reduce <- function(x) unname(x[!is.na(x)])
DF$newCol <- apply(DF, 1, reduce)

給出以下內容，其中newCol是其第一部分為c("dog", "cat")等的列表。

  col1 col2 col3 col4        newCol
1  dog  cat <NA> <NA>      dog, cat
2 <NA>  cat  foo  bar cat, foo, bar
3  dog <NA> <NA> <NA>           dog
4 <NA>  cat <NA> <NA>           cat
5 <NA> <NA> <NA> <NA>              

最后一行代碼可能是：

DF$newCol <- lapply(split(DF, 1:nrow(DF)), reduce)

問題是連接到一個列表，所以我假設newCol需要一個列表，但是如果需要一個字符串，則可以使用它作為reduce：

reduce_ch <- function(x) sprintf("(%s)", toString(x[!is.na(x)]))
apply(DF, 1, reduce_ch)

2）tidyverse或使用tpldyr / tidyr / tibble將其收集為長形，刪除NA，將其嵌套，將其排序回原始順序，然后將其與DF綁定在一起。

library(dplyr)
library(tibble)
library(tidyr)

DF %>%
   rownames_to_column %>%
   gather(colName, Value, -rowname) %>%
   na.omit %>%
   select(-colName) %>%
   nest(Value, .key = newCol) %>%
   arrange(rowname) %>%
   left_join(cbind(DF %>% rownames_to_column), .) %>% 
   select(-rowname)

給予：

  col1 col2 col3 col4        newCol
1  dog  cat <NA> <NA>      dog, cat
2 <NA>  cat  foo  bar cat, foo, bar
3  dog <NA> <NA> <NA>           dog
4 <NA>  cat <NA> <NA>           cat
5 <NA> <NA> <NA> <NA>          NULL

如果需要字符輸出，請改用以下命令：

DF %>%
   rownames_to_column %>%
   gather(colName, Value, -rowname) %>%
   select(-colName) %>%
   group_by(rowname) %>%
   summarize(newCol = sprintf("(%s)", toString(na.omit(Value)))) %>%
   ungroup %>%
   { cbind(DF, .) } %>%
   select(-rowname)

給予：

  col1 col2 col3 col4          newCol
1  dog  cat <NA> <NA>      (dog, cat)
2 <NA>  cat  foo  bar (cat, foo, bar)
3  dog <NA> <NA> <NA>           (dog)
4 <NA>  cat <NA> <NA>           (cat)
5 <NA> <NA> <NA> <NA>              ()

注意

輸入DF重現形式：

Lines <- "col1 col2 col3 col4
dog  cat  NA   NA
NA   cat  foo  bar
dog  NA   NA   NA
NA   cat  NA   NA
NA   NA   NA   NA"
DF <- read.table(text = Lines,  header = TRUE, as.is = TRUE)

Answer 3

這看起來像是tidyr::unite的用例。 最后，您仍然需要進行一些dplyr清理，但這現在應該可以進行。

library(tibble)
library(dplyr)
library(tidyr)

df <- tribble(~col1, ~col2, ~col3, ~col4,
              "dog", "cat", NA, NA,
              NA, "cat", "foo", "bar",
              "dog", NA, NA, NA,
              NA, "cat", NA, NA)

df %>%
  unite(newCol, col1, col2, col3, col4,
        remove = FALSE,
        sep = ', ') %>%
  # Replace NAs and "NA, "s with ''
  mutate(newCol = gsub('NA[, ]*', '', newCol)) %>%
  # Replace ', ' with '' if it is at the end of the line
  mutate(newCol = gsub(', $', '', newCol)) %>%
  # Add the parentheses on either side
  mutate(newCol = paste0('(', newCol, ')'))
#> # A tibble: 4 x 5
#>            newCol  col1  col2  col3  col4
#>             <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1      (dog, cat)   dog   cat  <NA>  <NA>
#> 2 (cat, foo, bar)  <NA>   cat   foo   bar
#> 3           (dog)   dog  <NA>  <NA>  <NA>
#> 4           (cat)  <NA>   cat  <NA>  <NA>

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