跨分组行使用 case_when() 并选择项目何时出现 - tidyverse/R 解决方案答案

【问题标题】：Using case_when() across grouped rows and selecting when item present - tidyverse/R solution跨分组行使用 case_when() 并选择项目何时出现 - tidyverse/R 解决方案
【发布时间】：2021-01-25 16:58:00
【问题描述】：

我正在尝试在 tidyverse 中使用 case_when()，但专门用于在列的分组行中存在或不存在任何值时输出特定类别...

虚拟数据（d）：

ID  Tired
1A  No
1A  No
1A  Yes
1B  No
1B  No
IC  Yes
ID  No
ID  No

我希望输出对每个 ID 是否疲倦进行分类。但是，如果 ID 至少有一次表示他们累了，他们就被认为是累了，他们被归类为“Y”。如果他们每次都对累说不，那就是“N”。

期望的输出（输出）：

ID  Tired Category
1A  No     Y
1A  No
1A  Yes
1B  No     N
1B  No
IC  Yes    Y
ID  No     N
ID  No

我有一些代码，但它正在下降，因为我不知道如何为类别分类在列中跨组发生一次的情况编写代码：

output <- d %>% group_by(ID) %>% mutate(Category = case_when(
   Tired == "Yes" ~ Y,
    (TRUE) ~ N))

任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： r tidyverse

【解决方案1】：

我想你在找any：

library(dplyr)

d %>%
  group_by(ID) %>% 
  mutate(Category = case_when(any(Tired ==  "Yes") ~ "Y",
                              TRUE ~ "N"))

给我们：

  ID    Tired Category
  <chr> <chr> <chr>   
1 1A    No    Y       
2 1A    No    Y       
3 1A    Yes   Y       
4 1B    No    N       
5 1B    No    N       
6 IC    Yes   Y       
7 ID    No    N       
8 ID    No    N

【讨论】：

哈，太简单了！我差点就到了！干杯！
@lecb NP，很高兴为您提供帮助！
抱歉再次询问，是否有相反的方法，即使用 case_when 组匹配中的所有值。基本上做相反的事情并说当所有累了==“否”时，分配一个类别？我的尝试不起作用！ d %>% group_by(ID) %>% mutate(Category = case_when(all(Tired == "No") ~ "N", TRUE ~ "Y"))

【解决方案2】：

arrange 和 substr 的选项

library(dpyr)
d %>% 
   arrange(ID, Tired == 'No') %>% 
   group_by(ID) %>% 
   mutate(Category =  substr(first(Tired), 1, 1)) %>%
   ungroup

-输出

# A tibble: 8 x 3
#  ID    Tired Category
#  <chr> <chr> <chr>   
#1 1A    Yes   Y       
#2 1A    No    Y       
#3 1A    No    Y       
#4 1B    No    N       
#5 1B    No    N       
#6 IC    Yes   Y       
#7 ID    No    N       
#8 ID    No    N

数据

d <- structure(list(ID = c("1A", "1A", "1A", "1B", "1B", "IC", "ID", 
"ID"), Tired = c("No", "No", "Yes", "No", "No", "Yes", "No", 
"No")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L))

【讨论】：