如果变量的值与其他变量之一匹配，则删除它们的值答案

【问题标题】：Drop values of variables if they match one of other如果变量的值与其他变量之一匹配，则删除它们的值
【发布时间】：2014-11-06 20:08:09
【问题描述】：

我有一个这样的数据框：

Family   Component   x1   m_x1   x2   m_x2   x3   m_x3   y1   m_y1   y2   m_y2   y3   m_y3
a1       1           1    100    2    300    0    0      2    250    0    0      0    0
a1       2           1    100    2    300    0    0      2    250    0    0      0    01
a1       3           1    100    2    300    0    0      2    250    0    0      0    0
a2       1           2    150    0    0      0    0      0    0      0    0      0    0
a2       2           2    150    0    0      0    0      0    0      0    0      0    0
a3       1           1    4000   3    150    4    130    2    150    3    400    0    0
a3       2           1    4000   3    150    4    130    2    150    3    400    0    0
a3       3           1    4000   3    150    4    130    2    150    3    400    0    0
a3       4           1    4000   3    150    4    130    2    150    3    400    0    0

家庭是分组变量。然后我希望如果"Component"（对于每个Family）的值与x1、x2、x3、y1、y2、y3 中的值不匹配，则该值该变量和下一个（对于x1，m_x1，对于x2，m_x2，...）被删除。我正在寻找的结果是：

Family   Component   x1   m_x1   x2   m_x2   x3   m_x3   y1   m_y1   y2   m_y2   y3   m_y3
a1        1           1    100    0    0      0    0      0    0      0    0      0    0
a1        2           0    0      2    300    0    0      2    250    0    0      0    0
a1        3           0    0      0    0      0    0      0    0      0    0      0    0
a2        1           0    0      0    0      0    0      0    0      0    0      0    0
a2        2           2    150    0    0      0    0      0    0      0    0      0    0
a3        1           1    4000   0    0      0    0      0    0      0    0      0    0
a3        2           0    0      0    0      0    0      2    150    0    0      0    0
a3        3           0    0      3    150    0    0      0    0      3    400    0    0
a3        4           0    0      0    0      4    130    0    0      0    0      0    0

我应该使用什么功能？我已经尝试过合并但无法使其工作。

【问题讨论】：

在这个数据帧上使用melt 会使这个过程变得更容易。

标签： r merge dataframe

【解决方案1】：

这是一个简单的方法：

# find nonmatching entries
idx <- dat[-(1:2)][c(TRUE, FALSE)] != dat$Component

# full index
idx_full <- idx[ , rep(seq(ncol(idx)), each = 2)]

# replace values with 0
dat[-(1:2)][idx_full] <- 0

dat
#   Family Component x1 m_x1 x2 m_x2 x3 m_x3 y1 m_y1 y2 m_y2 y3 m_y3
# 1     a1         1  1  100  0    0  0    0  0    0  0    0  0    0
# 2     a1         2  0    0  2  300  0    0  2  250  0    0  0    0
# 3     a1         3  0    0  0    0  0    0  0    0  0    0  0    0
# 4     a2         1  0    0  0    0  0    0  0    0  0    0  0    0
# 5     a2         2  2  150  0    0  0    0  0    0  0    0  0    0
# 6     a3         1  1 4000  0    0  0    0  0    0  0    0  0    0
# 7     a3         2  0    0  0    0  0    0  2  150  0    0  0    0
# 8     a3         3  0    0  3  150  0    0  0    0  3  400  0    0
# 9     a3         4  0    0  0    0  4  130  0    0  0    0  0    0

dat 是您的数据框的名称。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果列的顺序总是不同，你也可以这样做：

 n1 <- unique(gsub(".+\\_", "", colnames(df1)[-(1:2)]))

 df1[,-(1:2)] <- do.call(cbind,lapply(n1, function(x) {
                      indx <- grep(x, names(df1))
                      m1 <- as.matrix(df1[indx])
                      m1[m1[,1]!=df1$Component] <- 0
                      as.data.frame(m1) }))
  df1
  #   Family Component x1 m_x1 x2 m_x2 x3 m_x3 y1 m_y1 y2 m_y2 y3 m_y3
  #1     a1         1  1  100  0    0  0    0  0    0  0    0  0    0
  #2     a1         2  0    0  2  300  0    0  2  250  0    0  0    0
  #3     a1         3  0    0  0    0  0    0  0    0  0    0  0    0
  #4     a2         1  0    0  0    0  0    0  0    0  0    0  0    0
  #5     a2         2  2  150  0    0  0    0  0    0  0    0  0    0
  #6     a3         1  1 4000  0    0  0    0  0    0  0    0  0    0
  #7     a3         2  0    0  0    0  0    0  2  150  0    0  0    0
  #8     a3         3  0    0  3  150  0    0  0    0  3  400  0    0
  #9     a3         4  0    0  0    0  4  130  0    0  0    0  0    0

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以试试：

cols <- as.vector(t(outer(c("x","y"), 1:3, 
                     function(...) paste(...,sep=""))))
df[, 3:ncol(df)] <- do.call(cbind, lapply(cols, function(x) df[, 
                              c(x,paste(sep="","m_",x))]*(df[[x]]==df$Component)))

【讨论】：