逐行操作以查看是否有任何列在任何其他列表中

Question

我有一个 tibble tib 如下：

  A     B     C     D    
  <chr> <chr> <chr> <chr>
1 X123  X456  K234  V333 
2 X456  Z000  L888  B323 
3 X789  ZZZZ  D345  O999 
4 M111  M111  M111  M111 
.
.
.
(5000 rows)

我还有一个向量如下：

> vec <- c("X123","X456")
> vec
[1] "X123" "X456"

我正在寻找一种方法来搜索并在小标题的右侧添加一个逻辑列（例如 5000 行），它是 TRUE 或 FALSE，具体取决于是否有任何值tib 中的列中包含 vec 中的值。我的目标输出如下：

  A     B     C     D      lgl
<chr> <chr> <chr> <chr>  <lgl>
1 X123  X456  K234  V333   TRUE
2 X456  Z000  L888  B323   TRUE
3 X789  ZZZZ  D345  O999   FALSE
4 M111  M111  M111  M111   FALSE

我有以下：

> tib %>% 
+   pmap_lgl(~any(..1 %in% vec))
[1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE

这得到了我正在寻找的结果，但我对syntax 有点困惑。

为什么上述方法有效（即使用..1），而不是必须使用..1、..2、..3 和..4？我的理解是pmap 根据输入行生成一个向量，所以我假设上面的..1 表示第1 行的向量c("X123","X456","K234","V333")，第2 行的c("X456","Z000","L888","B323") 等。

最后，我有两个问题：

1. 如何将这个新的逻辑向量附加到上面的tib？我没有运气：

tib %>% mutate(lgl = pmap_lgl(~any(..1 %in% vec)))

Error in mutate_impl(.data, dots): Evaluation error: argument ".f" is missing, with no default.

1. 如果我要观察访问每一行中的每一列（例如，pmap 中第一行的“X123”），我将如何在purrr 的语法中做到这一点？

Answer 1

您可以使用add_column 和pmap_lgl 以及辅助函数来获得类似于@YOLO 的基本apply 解决方案的tidyverse 单行。

library(tidyverse)

df <- tibble(A = c('X123', 'X456','X789', 'M111'),
             B = c('X456', 'Z000', 'ZZZZ', 'M111'),
             C = c('K234', 'L888', 'D345', 'M111'),
             D = c('V333', 'B323', '0999', 'M111'))


vec <- c('V333', '0999')

check <- function(...) {

  any(c(...) %in% vec)

}

add_column(df, row_check = pmap_lgl(df, check))

# A tibble: 4 x 5
  A     B     C     D     row_check
  <chr> <chr> <chr> <chr> <lgl>    
1 X123  X456  K234  V333  TRUE     
2 X456  Z000  L888  B323  FALSE    
3 X789  ZZZZ  D345  0999  TRUE     
4 M111  M111  M111  M111  FALSE    

在函数中使用... 的警告是它将对提供的小标题或数据框的所有列进行操作。如果您有其他列，则需要指定函数参数或限制传递给pmap_lgl的数据

Answer 2

保持简单，您可以使用基本函数apply 和any 函数：

df$lgl <- apply(df, 1, function(x) any(x %in% vec))

Answer 3

..1、..2 指的是参数的数量。我们可以将它们与mutate 和rowwise 函数一起使用来获得我们想要的结果：

tib %>%
    mutate(lgl = pmap(., ~c(..1, ..2, ..3, ..4) %in% vec)) %>%
    rowwise() %>%
    mutate(lgl = any(unlist(lgl)))

  V1    V2    V3    V4    lgl  
  <chr> <chr> <chr> <chr> <lgl>
1 X123  X456  K234  V333  TRUE 
2 X456  Z000  L888  B323  TRUE 
3 X789  ZZZZ  D345  O999  FALSE
4 M111  M111  M111  M111  FALSE

对pmap 的调用使用. 作为它的第一个参数，这是我们正在使用的函数。然后我们使用c(..1, ..2, ..3, ..4)为每列创建一个值向量。然后我们需要使用rowwise 来计算每一行的最终逻辑值。

我的答案的上一个迭代将返回一个不正确的结果 vec = c('M111')，它现在正确地执行它：

tib %>%
    mutate(lgl = pmap(., ~c(..1, ..2, ..3, ..4) %in% c('M111'))) %>%
    rowwise() %>%
    mutate(lgl = any(unlist(lgl)))

  V1    V2    V3    V4    lgl  
  <chr> <chr> <chr> <chr> <lgl>
1 X123  X456  K234  V333  FALSE
2 X456  Z000  L888  B323  FALSE
3 X789  ZZZZ  D345  O999  FALSE
4 M111  M111  M111  M111  TRUE 

Here's a link 到函数的文档中，这可能也很有用。