自动递增到 case_when 或替换循环

Question

我收到数据帧，但列数 (V) 定期增加（实际上是 V49）。此示例仅采用 V1 到 V7。我有很多 Nas 和其他 3 个列 ID、REP 以及所有下一步使用的列。

ID <- c("A", "B", "B3", "E4", "JE5", "L6")
V1 <- c(3, 5, 1, 3, 7, 1)
V2 <- c(6, 4, 2, 7, 6, 2)
V3 <- c(6, 5, 2, 7, 6, 3)
V4 <- c(6, 7, 1, 7, 6, 3)
V5 <- c(NA, NA, 2, 7, NA, 3)
V6 <- c(NA, NA, 2, 7, NA, 3)
V7 <- c(NA, NA, NA, 7, NA, 3)
REP <- c(4, 4, 6, 7, 4, 7)
all <- c(6, 5, 2, 7, 6, 3)
variation <- c(0, 0, 0, 0, 0, 0)
df <- data.frame(ID, V1, V2, V3, V4, V5, V6, V7, REP, all, variation)

我想要这个结果：在Vi+1 - Vi < 0 or > 1 时添加variation == 2。
i = V1 到Vmax：Vmax 对于每个人V4 都不同A 和B V6在B3....

#    ID V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 REP all variation
# 1   A  3  6  6  6 NA NA NA   4   6         0
# 2   B  5  4  5  7 NA NA NA   4   5         0
# 3  B3  1  2  2  1  2  2 NA   6   2         0
# 4  E4  3  7  7  7  7  7  7   7   7         0
# 5 JE5  7  6  6  6 NA NA NA   4   6         0
# 6  L6  1  2  3  3  3  3  3   7   3         0

我尝试使用循环，但它需要很长时间，所以我尝试使用case_when()。这是可行的，但每周我都需要添加新行，因为我想查看变量 Vi 和 Vi+1 之间何时存在变化。

!between(Vi+1 - Vi, 0, 1) ~ 2,....

df <- df %>%
  mutate(variation = case_when(
                     !between(V2 - V1, 0, 1) ~ 2,
                     !between(V3 - V2, 0, 1) ~ 2,
                     !between(V4 - V3, 0, 1) ~ 2,
                     !between(V5 - V4, 0, 1) ~ 2,
                     !between(V6 - V5, 0, 1) ~ 2,
                     !between(V7 - V6, 0, 1) ~ 2,
                     TRUE ~ as.numeric(variation)))

case_when 或 apply 或 map 的其他函数是否有自动递增以避免手动写入所有变量

提前谢谢你。

Answer 1

我会将数据转换为更长的格式，然后在单个语句中将所有值与其滞后时间进行比较。

df %>%
  pivot_longer(matches("V[0-9]+")) %>%
  group_by(ID) %>%
  summarize(variation = if (any(!between(value - lag(value), 0, 1), na.rm = T)) 2 else unique(variation)) %>%
  right_join(select(df, -variation), by = "ID")
#> # A tibble: 6 × 11
#>   ID    variation    V1    V2    V3    V4    V5    V6    V7   REP   all
#>   <chr>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 A             2     3     6     6     6    NA    NA    NA     4     6
#> 2 B             2     5     4     5     7    NA    NA    NA     4     5
#> 3 B3            2     1     2     2     1     2     2    NA     6     2
#> 4 E4            2     3     7     7     7     7     7     7     7     7
#> 5 JE5           2     7     6     6     6    NA    NA    NA     4     6
#> 6 L6            0     1     2     3     3     3     3     3     7     3