Создание значения в одном столбце на основе совпадения строк в любом из нескольких столбцов

У меня есть фрейм данных, который содержит возможные значения «c1», «c2», «c3» или «нет» для нескольких строк и нескольких столбцов. Любая заданная строка содержит либо «нет», либо только один других значений... то есть ни одна строка не содержит как c1, так и c2.

Что я хочу сделать, так это создать новый столбец, который содержит значение, отличное от «нет», для каждой строки, если Любые столбцов содержит значение, отличное от «нет»; в противном случае остается «нет». Думаю, это должно быть просто, но я не понимаю.

Вот пример данных... сохраните как "test1.csv"

Group1,Group2,Group3,Group4,Group5,Group6
c1,no,no,c1,no,no
no,no,c1,no,no,no
no,no,no,no,c1,no
no,no,no,no,no,no
c1,no,no,no,no,c1
no,c1,no,no,no,no
c2,no,no,no,no,no
no,c2,no,c2,no,no
no,no,no,no,no,no
no,no,no,no,no,c2
c3,no,c3,no,c3,no
no,no,no,no,no,no
no,no,c3,c3,no,no

Вот что я пытался сделать:

df <- read.csv("test1.csv")
df$any <- "no"
df$any[df == "c1"] <- "c1"
df$any[df == "c2"] <- "c2"
df$any[df == "c3"] <- "c3"

Что возвращает следующую ошибку:

Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, any, value = c("c1", "no", "no", "no",  : 
  replacement has 91 rows, data has 13

Успешный вывод должен выглядеть так:

   Group1 Group2 Group3 Group4 Group5 Group6 any
1      c1     no     no     c1     no     no  c1
2      no     no     c1     no     no     no  c1
3      no     no     no     no     c1     no  c1
4      no     no     no     no     no     no  no
5      c1     no     no     no     no     c1  c1
6      no     c1     no     no     no     no  c1
7      c2     no     no     no     no     no  c2
8      no     c2     no     c2     no     no  c2
9      no     no     no     no     c2     no  c2
10     no     no     no     no     no     no  no
11     c3     no     c3     no     c3     no  c3
12     no     no     no     no     no     no  no
13     no     no     c3     c3     no     no  c3
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...
2
0
225
3
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 3

Ответ принят как подходящий

Используя max.col, мы можем извлечь первое значение в строке, которое не является "no". Поскольку каждая строка будет иметь одинаковое значение, отличное от «нет», связи здесь не будут иметь значения, или вы можете указать ties.method = "first", чтобы получить первое значение, отличное от «нет».

df$any <- df[cbind(1:nrow(df), max.col(df != "no"))]

df
#   Group1 Group2 Group3 Group4 Group5 Group6 any
#1      c1     no     no     c1     no     no  c1
#2      no     no     c1     no     no     no  c1
#3      no     no     no     no     c1     no  c1
#4      no     no     no     no     no     no  no
#5      c1     no     no     no     no     c1  c1
#6      no     c1     no     no     no     no  c1
#7      c2     no     no     no     no     no  c2
#8      no     c2     no     c2     no     no  c2
#9      no     no     no     no     no     no  no
#10     no     no     no     no     no     c2  c2
#11     c3     no     c3     no     c3     no  c3
#12     no     no     no     no     no     no  no
#13     no     no     c3     c3     no     no  c3

@DanM Можете ли вы объяснить это на примере? В каком случае будут значения, отличные от значения в столбце, и какой результат вы ожидаете в этих случаях?

Ronak Shah 22.05.2019 16:53

Мы можем использовать метод base R

df1$any <- apply(df1, 1, function(x) x[x != 'no'][1])
df1$any[is.na(df1$any)] <- "no"
df1$any
#[1] "c1" "c1" "c1" "no" "c1" "c1" "c2" "c2" "c2" "no" "c3" "no" "c3"

Или другой вариант с pmin в base R

df1$any <- do.call(pmin, df1)
df1$any
#[1] "c1" "c1" "c1" "no" "c1" "c1" "c2" "c2" "c2" "no" "c3" "no" "c3"

Или с dplyr

library(dplyr)
df1 %>% 
   mutate(any = pmin(!!! rlang::syms(names(.))))

Возможно, имеет смысл хранить ваши "no"s как пропущенные значения, и в этом случае дополнительный столбец — это все остальные столбцы coalesced

library(dplyr)

df %>% 
  mutate_all(na_if, 'no') %>% 
  mutate(any = reduce(., coalesce))

#    Group1 Group2 Group3 Group4 Group5 Group6  any
# 1      c1   <NA>   <NA>     c1   <NA>   <NA>   c1
# 2    <NA>   <NA>     c1   <NA>   <NA>   <NA>   c1
# 3    <NA>   <NA>   <NA>   <NA>     c1   <NA>   c1
# 4    <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   <NA> <NA>
# 5      c1   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>     c1   c1
# 6    <NA>     c1   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   c1
# 7      c2   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   c2
# 8    <NA>     c2   <NA>     c2   <NA>   <NA>   c2
# 9    <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   <NA> <NA>
# 10   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>     c2   c2
# 11     c3   <NA>     c3   <NA>     c3   <NA>   c3
# 12   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   <NA> <NA>
# 13   <NA>   <NA>     c3     c3   <NA>   <NA>   c3

Другие вопросы по теме