Создайте новый столбец фрейма данных на основе имен условных столбцов в R

Я работаю с большим набором данных. В этом наборе данных есть столбец со ссылочным кодом и другие столбцы со значениями ИСТИНА или ЛОЖЬ. Я пытаюсь создать новый столбец, который собирает конкатенированные (или в виде списка) имена столбцов, значение которых равно TRUE. Упрощение фрейма данных будет выглядеть примерно так:

data <- data.frame( Reference = c("001", "002", "003", "004", "005"),
                 Column A = c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE), 
                 Column B = c(FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE), 
                 Column C = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE))
data

Ожидаемый результат будет примерно таким:

Ссылка Колонка А Колонка Б Колонка С Колонка D 0001 истинный ЛОЖЬ истинный Колонка А, Колонка С 0002 истинный истинный ЛОЖЬ Колонка А, Колонка Б 0003 ЛОЖЬ истинный истинный Колонка Б, Колонка С 0004 истинный ЛОЖЬ ЛОЖЬ Колонка А 0005 ЛОЖЬ ЛОЖЬ истинный Колонка С

Я знаю, как создавать поля, объединяя значения или имена столбцов, но я не знаю, как ввести условное выражение, чтобы оно принимало только имена столбцов, значение которых равно TRUE.

Огромное спасибо заранее!!

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
0
54
3
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 3

Базовое решение R

data <- data.frame( Reference = c("001", "002", "003", "004", "005"),
                    Column_A = c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE), 
                    Column_B = c(FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE), 
                    Column_C = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE))

L <- apply(data, 1, function(i) which(i == TRUE))
data$Column_D <- lapply(L, function(x) paste0(names(x), collapse = ", "))

#   Reference Column_A Column_B Column_C           Column_D
# 1       001     TRUE    FALSE     TRUE Column_A, Column_C
# 2       002     TRUE     TRUE    FALSE Column_A, Column_B
# 3       003    FALSE     TRUE     TRUE Column_B, Column_C
# 4       004     TRUE    FALSE    FALSE           Column_A
# 5       005    FALSE    FALSE     TRUE           Column_C

Или просто apply(data[-1], 1, \(i)toString(names(which(i))))

Sotos 10.01.2023 10:58
Ответ принят как подходящий

tidyverse решение с tidyr::unite():

library(tidyverse)

data %>%
  mutate(unite(across(starts_with('Column'), ~ ifelse(.x, cur_column(), NA)),
               col = 'Column_D', sep = ', ', na.rm = TRUE))

#   Reference Column_A Column_B Column_C           Column_D
# 1       001     TRUE    FALSE     TRUE Column_A, Column_C
# 2       002     TRUE     TRUE    FALSE Column_A, Column_B
# 3       003    FALSE     TRUE     TRUE Column_B, Column_C
# 4       004     TRUE    FALSE    FALSE           Column_A
# 5       005    FALSE    FALSE     TRUE           Column_C

Еще dplyr вариант:

data %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(Column_D = toString(names(across(starts_with("Column")))[which(c_across(starts_with("Column")))]))

  Reference Column_A Column_B Column_C Column_D          
  <chr>     <lgl>    <lgl>    <lgl>    <chr>             
1 001       TRUE     FALSE    TRUE     Column_A, Column_C
2 002       TRUE     TRUE     FALSE    Column_A, Column_B
3 003       FALSE    TRUE     TRUE     Column_B, Column_C
4 004       TRUE     FALSE    FALSE    Column_A          
5 005       FALSE    FALSE    TRUE     Column_C          

Другие вопросы по теме