根據前綴有條件地改變 tibble

Question

我正在嘗試根據以下條件改變 tibble：

• 對於每一行，如果僅包含前綴（即 a 或 b）的列的值為 1，則其他以相關前綴開頭的列也應重新編碼為 1
• 但是，對於每一行，如果以前綴開頭的任何列的值為 1，則以該前綴開頭的所有行中的值都應保留
• 僅使用前綴命名的列應在更改后刪除。

一個可重現的例子是：

tibble(a = c(1, 1, 0, 0, 1),
       a.1 = c(0, 0, 1, 0, 1),
       a.2 = c(0, 0, 0, 1, 0),
       b = c(0, 0, 0, 0, 1),
       b.1 = c(0, 0, 0, 1, 0),
       b.2 = c(0, 0, 0, 0, 0))

# A tibble: 5 × 6
      a   a.1   a.2     b   b.1   b.2
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     0     0     0     0     0
2     1     0     0     0     0     0
3     0     1     0     0     0     0
4     0     0     1     0     1     0
5     1     1     0     1     0     0

最終結果應如下所示：

tibble(
       a.1 = c(1, 0, 1, 0, 1),
       a.2 = c(1, 0, 0, 1, 0),
       b.1 = c(0, 0, 0, 1, 1),
       b.2 = c(0, 0, 0, 0,

 1))

# A tibble: 5 × 4
    a.1   a.2   b.1   b.2
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1     0     0
2     0     0     0     0
3     1     0     0     0
4     0     1     1     0
5     1     0     1     1

我的真實數據中每個前綴都沒有固定數量的變量。 因此，我試圖寫一個通用的 function。

如果有人能幫助我，我將不勝感激:)

Answer 1

split.default + map_dfc的解決方案：

tbl %>% 
  split.default(gsub("\\..*", "", colnames(.))) %>% 
  map_dfc(~ {.x[.x[1] == 1 & rowSums(.x[-1]) == 0, ] <- 1
         .x[-1]})

output

# A tibble: 5 × 4
    a.1   a.2   b.1   b.2
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1     0     0
2     1     1     0     0
3     1     0     0     0
4     0     1     1     0
5     1     0     1     1