结合变异和过滤功能

Question

我是 R 语言的初学者，如果我使用 tidyverse 包复制问题，很抱歉。

我的问题如下： 我有一个数据框，其中一列看起来像这样

pre_schwa
IY0
SH
Z
+1500 rows

现在我需要创建一个与该特定列相对应的列（变量）。我创建了四个向量：

vowels <- c("AY1", "ER0", "IY0", "IY1", "UW2")
sonorants <- c("M","N", "R", "Y", "ZH", "W")
fricatives <- c("F", "S", "SH", "TH", "V", "Z")
stops <- c("B", "CH", "D", "G", "JH", "K", "P", "T")

有了这个，我想创建一个名为 sonority_grouped 的列，它由四个名称（元音、响音、摩擦音、塞音）组成，具体取决于 pre_schwa 列中的字符，所以我希望它看起来像这样

  pre_schwa              sonority_grouped
  SH                     fricatives
  ER0                    vowels
  B                      stops
  Z                      fricative
  +1500 rows

我尝试通过 %>% 组合 mutate() 和 filter() 函数，但我编程很烂。 感谢您的回复。

Answer 1

数据

df <- read.table(text="pre_schwa
IY0
SH
Z", header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)

我建议通过

将您的单个向量转换为 data.frame

vowels <- c("AY1", "ER0", "IY0", "IY1", "UW2")
sonorants <- c("M", "N",  "R",  "Y",  "ZH", "W")
fricatives <- c("F", "S", "SH", "TH", "V", "Z")
stops <- c("B", "CH", "D", "G", "JH", "K", "P", "T")

patterns <- c("vowels", "sonorants", "fricatives", "stops")
df2 <- stack(mget(patterns))

或者，正如 MrFlick 所指出的，您可以使用lattice::make.groups(...)

df2 <- lattice::make.groups(vowels, sonorants, fricatives, stops) %>% 
          dplyr::rename(pre_schwa=data, sonority_grouped=which)    

那么你可以使用dplyr::left_join来获取你的结果

ans <- dplyr::left_join(df, df2, by=c("pre_schwa" = "values"))
  # pre_schwa        ind
# 1       IY0     vowels
# 2        SH fricatives
# 3         Z fricatives

使用 MrFlick 的回答使用

ans <- dplyr::left_join(df, df2)

Answer 2

您也可以使用case_when。

df %>%
  mutate(sonority_grouped = case_when(
    pre_schwa %in% vowels ~ "vowels",
    pre_schwa %in% sonorants ~ "sonorants",
    pre_schwa %in% fricatives ~ "fricatives",
    pre_schwa %in% stops ~ "stops",
  ))