基于R中的多列拆分数据集

Question

我有一个数据框和一个向量，如果值出现在向量中，我想将数据框拆分为多个列表。

例如，这里是向量：

foods_to_serve <- c("Sweets", "Bitter")

这是数据框：

library(tidyverse)
problem <- tibble(name = c("Angela", "Claire", "Justin", "Rachel"), 
                  favfood1 = c("Sweets", "Salty", "Sweets", "Salty"), 
                  favfood2 = c("Bitter", "Sweets", "Salty", NA), 
                  favfood3 = c("Salty", NA, NA, NA), 
                  hunger = c("high", "high", "low", "low"))

我希望 R 将其拆分为仅包含食物供应列表中出现的食物的列表。此外，人们可以在多个列表中，有些人可能会被完全排除在外。

更具体地说，我会得到一个如下所示的列表：

[1] 
Food_to_serve  name      hunger
Sweets        Angela     high
Sweets        Claire     high
Sweets        Justin     low

[2]
Food_to_serve  name      hunger
Bitter         Angela    high

我知道我可以使用 split()，但我不确定如何让它遍历这些不同的列。我认为我可能需要使用 purrr 中的 pmap 函数，但我不确定。如果某样东西是他们最喜欢的食物，我不介意最终列表是否保留，但我确实需要它将其余信息包含在原始数据框中。如果可能的话，一个整洁的解决方案将不胜感激。

我也尝试过使用 %in%，但我也不知道如何让它遍历多个列。

Answer 1

可能是这样的：

library(dplyr)
library(tidyr)
gather(problem,key = favfood,value = type,favfood1:favfood3,na.rm = TRUE) %>% 
  filter(type %in% foods_to_serve) %>% 
  group_split(type)

请注意，group_split 仍被标记为有些实验性，因此它的行为可能会在未来发生变化。