在 dplyr 中，改变一个逻辑列，其中任何一组其他逻辑列为真答案

【问题标题】：In dplyr, mutate a logical column where any of a set of other logical columns are true在 dplyr 中，改变一个逻辑列，其中任何一组其他逻辑列为真
【发布时间】：2020-04-27 17:30:21
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

typ1  typ2  typ3
   T     T     F
   F     F     F
   T     F     F

我想改变第 4 个逻辑列来确定其他三个是否为 TRUE，所以 {T, F, T}。

mutate(isAnyType = any(typ1, typ2, typ3)) 似乎正在使用整个列，而我想使用每行的信息。任何见解都值得赞赏。

【问题讨论】：

标签： r dplyr any

【解决方案1】：

我们可以使用reduce 和| 来检查每一行中是否有任何TRUE 元素

library(dplyr)
library(purrr)
df1 %>%
   mutate(isAnyType = reduce(., `|`))

或者在base R中使用rowSums

df1$isAnyType <- rowSums(df1) > 0

或者另一个选项是pmap

df1 %>%
   mutate(isAnyType = pmap_lgl(., ~ any(c(...)))

数据

df1 <- structure(list(typ1 = c(TRUE, FALSE, TRUE), typ2 = c(TRUE, FALSE, 
FALSE), typ3 = c(FALSE, FALSE, FALSE)), class = "data.frame", 
row.names = c(NA, 
-3L))

【讨论】：

【解决方案2】：

看起来可以在这里找到答案： Using any() vs | in dplyr::mutate

我可以使用 OR 运算符，而不是使用整个数据帧的 any()，这样mutate(isAnyType = typ1 |typ2 |typ3)) 就可以工作

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您利用存储为 T = 1、F = 0 的布尔值，我相信您可以使用 rowSums() 函数来逐行评估 T/F 的实例。这是你要找的吗？

输入：

df <- data.frame(typ1 = c(T, F, T),
                 typ2 = c(T,F, F),
                 typ3 = c(F, F, F))
library(dplyr)
df %>% 
  mutate(typ4 = ifelse(rowSums(df) ==0, F, T))

输出：

   typ1  typ2  typ3  typ4
1  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
2 FALSE FALSE FALSE FALSE
3  TRUE FALSE FALSE  TRUE

【讨论】：