如何根据变量匹配检查条件

如何解决如何根据变量匹配检查条件

说我有这些数据：

data <- tibble(person=c("Jack","Jill","Bill"),pet=c("dog","cat","zebra"),pet_cat=c(0,1,0),pet_dog=c(0,1),pet_llama=c(1,1))

  person pet   pet_cat pet_dog pet_llama
  <chr>  <chr>   <dbl>   <dbl>     <dbl>
1 Jack   dog         0       0         1
2 Jill   cat         1       1         1
3 Bill   zebra       0       1         1

我想要做的是，对于每个人，首先找出他们拥有的宠物（杰克有一只狗），然后转到包含该宠物的列（对于杰克来说，这是pet_dog柱子）。然后创建一个新列 match，它从 pet_ 列复制值（对于 Jack，这是 0，因为 pet_dog 的 {{1} } 是 0）。不确定这是否有必要，但一种思考方式是 Jack 指的是 pet 对宠物的偏好，而 person 列指的是宠物的可用性在宠物店，pet_ 会告诉此人是否可以购买他们喜欢的宠物。

此外，在某些情况下，不会有 match 列与 pet_ 的 person 匹配。在这些情况下，pet 应为 match。

请注意，对于一个人来说，例如 0，其他人的值完全无关，Jill 列与 pet_ 的 Jill 不对应价值。

这是想要的结果：

pet

我该怎么做？

请注意，我认为这将涉及使用 data_want <- tibble(person=c("Jack",match=c(0,0)) person pet pet_cat pet_dog pet_llama match <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1 Jack dog 0 0 1 0 2 Jill cat 1 1 1 1 3 Bill zebra 0 1 1 0 或 pet 结合 get 之类的东西将人的 assign 值放入变量中，然后转到此列并提取相关值并将其放入 paste0。

解决方法

带有 tidyverse 的选项

1. 使用 pivot_longer
将其改造成长格式
2. 子集 value 为 1 的行
3. 通过将 'pet' 中的子字符串与 'name' 列匹配来创建一个逻辑列 - str_detect
4. 按'pet'分组，检查'match'中是否有any TRUE，将其强制为二进制（+）
5. 加入原始数据集 - right_join
6. 如果我们想保持原始数据的顺序，请创建一个序列列 (row_number()) 并对行进行排序 (arrange)

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
data %>%
     pivot_longer(cols = contains('_')) %>% 
     filter(value == 1) %>% 
     mutate(match = str_detect(name,pet)) %>%
     group_by(pet) %>%
     summarise(match = +(any(match))) %>% 
     right_join(data %>% 
                   mutate(rn = row_number())) %>% 
     arrange(rn) %>% 
     select(names(data),match)

-输出

# A tibble: 3 x 6
  person pet   pet_cat pet_dog pet_llama match
  <chr>  <chr>   <dbl>   <dbl>     <dbl> <int>
1 Jack   dog         0       0         1     0
2 Jill   cat         1       1         1     1
3 Bill   zebra       0       1         1     0

---

或者可以使用 rowwise

1. 创建 rowwise 属性 - 按行分组
2. 使用 c_across 创建一个逻辑向量，即 value 为 1
3. 使用逻辑索引对 starts_with 'pet_'` 的列名进行子集化，
4. 删除子字符串 'pet_' - str_remove
5. 通过连接它们来创建单个字符串 - str_c
6. 移除组属性 (ungroup) 并使用 str_detect 检测“pet”列值是否与创建的正则表达式模式匹配

data %>%
   rowwise %>% 
   mutate(match =  str_c(str_remove(names(select(cur_data(),contains('_')))[c_across(contains("_")) == 1],".*_"),collapse="|")) %>%
   ungroup %>% 
   mutate(match = +(str_detect(pet,match)))
# A tibble: 3 x 6
  person pet   pet_cat pet_dog pet_llama match
  <chr>  <chr>   <dbl>   <dbl>     <dbl> <int>
1 Jack   dog         0       0         1     0
2 Jill   cat         1       1         1     1
3 Bill   zebra       0       1         1     0

---

或者使用 base R

1. 选择包含 'pet_' (nm1) 的列名
2. 根据行的顺序创建行/列索引，并match将列名的子字符串与“pet”列结合起来
3. 使用 2 作为 matrix 获取所选数据列中的相应元素
4. 将 NA（即不匹配）的元素替换为 0

nm1 <- names(data)[startsWith(names(data),"pet_")]
data$match <- as.data.frame(data[nm1])[cbind(seq_len(nrow(data)),match(data$pet,sub("pet_","",nm1)))]
data$match[is.na(data$match)] <- 0

-输出

data
# A tibble: 3 x 6
  person pet   pet_cat pet_dog pet_llama match
  <chr>  <chr>   <dbl>   <dbl>     <dbl> <dbl>
1 Jack   dog         0       0         1     0
2 Jill   cat         1       1         1     1
3 Bill   zebra       0       1         1     0