如何创建引用另一列的新列？答案

【问题标题】：How to create a new column referring to another column?如何创建引用另一列的新列？
【发布时间】：2020-01-25 17:34:22
【问题描述】：

我已经花费了合理的时间来解决我的问题，但我无法解决，我决定在这里提问。我有一个调查数据集，其中每个家庭都有不同的身份号码。在另一列中，给出了该家庭的个人人数。

Household ID  Individuals
173           1 
174           1 
174           2
175           1
175           2
175           3

我想做的是创建一个新列，该列引用另外两个列，如果该家庭只有一个人，我想拥有家庭 ID (173)；如果个人数量超过一个，对于第一个我想要拥有家庭 ID（174）的个人，对于第二个家庭 ID + B（例如 174B）等等。我用过ifelse，但没有得到我想要的。即：

Household ID  Individuals  New Column
 173           1            173 
 174           1            174
 174           2            174B  
 175           1            175
 175           2            175B
 175           3            175C

提前致谢。

【问题讨论】：

试试make.unique df1 %>% mutate(Newcolumn = make.unique(as.character(HouseholdID)))

标签： r

【解决方案1】：

dplyr包中的case_when是多个ifelse的不错选择：

library(tidyverse) ; library(stringr)
df %>% mutate(New = case_when(Individuals == 1 ~ str_c(Household_ID, "", sep = ""),
                              Individuals == 2 ~ str_c(Household_ID, "B", sep = ""),
                              Individuals == 3 ~ str_c(Household_ID, "C", sep = "")))

这是我得到的结果：

  Household_ID Individuals  New
1          173           1  173
2          174           1  174
3          174           2 174B
4          175           1  175
5          175           2 175B
6          175           3 175C

P.S：对于数据部分，如果您需要。

library(data.table)
df = fread("Household_ID  Individuals
            173           1 
            174           1 
            174           2
            175           1
            175           2
            175           3")

但是如果Individuals中有很多唯一值，你可以尝试创建一个新列与每个Individuals值的字母匹配，然后创建另一个列来组合Household ID，删除字母列最后。

df %>% 
  mutate(Letter = LETTERS[Individuals]) %>%
  mutate(New = ifelse(Individuals != 1, 
                      str_c(Household_ID, Letter, sep = ""), 
                      Household_ID)) %>%
  select(-Letter)

希望对您有所帮助！

【讨论】：

顺便说一句，您可以先使用as.character 将Houshold IDcolumn 类更改为字符。
@BaranAksoy 如果可行，您可以接受我的回答并给这个回答一个绿色的点击！谢谢！

【解决方案2】：

如果我们想要以 LETTERS 结尾的输出，请按 'HouseholdID' 然后 paste 'HouseholdID' 与基于 'Individuals' 序列的匹配 LETTERS 进行分组

library(dplyr)
library(stringr)
df1 %>% 
  group_by(HouseholdID) %>%
  mutate(NewColumn = if(n() > 1) c(HouseholdID[1], 
          str_c(HouseholdID[-1], LETTERS[Individuals[-1]]))
           else as.character(HouseholdID))
# A tibble: 6 x 3
# Groups:   HouseholdID [3]
#  HouseholdID Individuals NewColumn
#        <int>       <int> <chr>    
#1         173           1 173      
#2         174           1 174      
#3         174           2 174B     
#4         175           1 175      
#5         175           2 175B     
#6         175           3 175C

或者也可以用make.unique完成

df1$NewColumn <- make.unique(as.character(HouseholdID))

这里，唯一标识符是 1, 2, 3，而不是末尾的 LETTERS

数据

df1 <- structure(list(HouseholdID = c(173L, 174L, 174L, 175L, 175L, 
175L), Individuals = c(1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L)), class = "data.frame", 
row.names = c(NA, 
-6L))

【讨论】：

感谢您的回答@akrun。我已经解决了这个问题。