多列处理和动态命名新列

Question

变量被错误地输入多个列，例如：“aaa_1”、“aaa_2”和“aaa_3”，或“ccc_1”、“ccc_2”和“ccc_3”）。需要创建单个新列（例如“aaa” , 或 "ccc")。虽然某些变量目前在单个列中 ("hhh_1")，但可能会添加更多列 (hhh_2 等)。

这是我得到的：

aaa_1 <- c(43, 23, 65, NA, 45)  
aaa_2 <- c(NA, NA, NA, NA, NA)    
aaa_3 <- c(NA, NA, 92, NA, 82)  
ccc_1 <- c("fra", NA, "spa", NA, NA)   
ccc_2 <- c(NA, NA, NA, "wez", NA)  
ccc_3 <- c(NA, "ija", NA, "fda", NA)    
ccc_4 <- c(NA, NA, NA, NA, NA)
hhh_1 <- c(183, NA, 198, NA, 182)    
dataf1 <- data.frame(aaa_1,aaa_2,aaa_3,ccc_1,ccc_2, ccc_3,ccc_4,hhh_1)  

这就是我想要的：

aaa <- c(43, 23, NA, NA, NA)
ccc <- c("fra", "ija", "spa", NA, NA) 
hhh <- c(183, NA, 198, NA, 182)   
dataf2 <- data.frame(aaa,ccc,hhh)

需要通用解决方案，因为有大约 100 个变量（例如“aaa”、“hhh”、“ccc”、“ttt”、“eee”、“hhh”等）。

谢谢！

Answer 1

这是一个基本解决方案，即没有包。

首先定义get_only，当给定列表时将其转换为data.frame并将get_only应用于每一行。当给定一个向量时，它返回其中的单个非 NA，如果不只有一个，则返回 NA。

将root 定义为不带后缀的列名。

将数据框转换为列列表，按root 对它们进行分组，并将get_only 应用于每个这样的组。

最后，将结果列表转换为数据框。

get_only <- function(x) UseMethod("get_only")
get_only.list <- function(x) apply(data.frame(x), 1, get_only)
get_only.default <- function(x) if (sum(!is.na(x)) == 1) na.omit(x) else NA

root <- sub("_.*", "", names(dataf1))
as.data.frame(lapply(split(as.list(dataf1), root), FUN = get_only))

给予：

  age country hight
1  43     fra   183
2  23     ija    NA
3  NA     spa   198
4  NA    <NA>    NA
5  NA    <NA>   182

Answer 2

我们可以试试splitstackshape

library(splitstackshape)
nm1 <- sub("_\\d+", "", names(dataf1))
tbl <- table(nm1) > 1
merged.stack(dataf1, var.stubs = names(tbl)[tbl], sep="_")

Answer 3

我不确定您的示例是否正确。例如，在第三行中，您获得了 age_1 和 age_3 的值，然后在该行所需的输出 NA 中。

如果我已经理解您要执行的操作，那么将列转置为行、修复它们然后再次转回会更容易。尝试使用 dplyr 和 tidyr 的“tidyverse”作为起点。

library(tidyverse)
library(stringr)

age_1 <- c(43, 23, 65, NA, 45)
age_2 <- c(NA, NA, NA, NA, NA)
age_3 <- c(NA, NA, 92, NA, 82)
country_1 <- c("fra", NA, "spa", NA, NA)
country_2 <- c(NA, NA, NA, "wez", NA)
country_3 <- c(NA, "ija", NA, "fda", NA)
country_4 <- c(NA, NA, NA, NA, NA)
hight_1 <- c(183, NA, 198, NA, 182)
dataf1 <- data.frame(age_1,age_2,age_3,country_1,country_2, country_3,country_4,hight_1)

data <- dataf1 %>%
  mutate(row_num = row_number()) %>%   #create a row number to track values
  gather(key, value, -row_num) %>%    #flatten your data
  drop_na() %>%    #drop na rows
  mutate(key = str_replace(key, "_.", "")) %>%   #remove the '_x' part of names
  group_by(row_num) %>%  
  top_n(1) %>%
  spread(key, value)  #pivot back to columns

对于您的示例，您需要 group_by() 和 top_n() 行使其运行，因为您在同一行中有多个值。如果您只有一个值（我认为您应该这样做？），那么您可以删除这两行。没有它们会更好，因为如果您的数据错误，它将无法运行。

编辑下面的评论。这将使任何重复的条目不适用。

data <- dataf1 %>%
  mutate(row_num = row_number()) %>%   #create a row number to track values
  gather(key, value, -row_num) %>%    #flatten your data
  drop_na() %>%    #drop na rows
  mutate(key = str_replace(key, "_.", "")) %>%   #remove the '_x' part of names
  group_by(row_num, key) %>%
  mutate(count = n()) %>%  #count how many entries for each row/key combo
  mutate(value = ifelse(count > 1, NA, value)) %>%   #set NA for rows with duplicates
  drop_na() %>%
  spread(key, value) %>%  #pivot back to columns
  select(-count)  #drop the `count` variable