从匹配的子字符串中改变 R 中的新列答案

【问题标题】：Mutate a New Column in R from matching substring从匹配的子字符串中改变 R 中的新列
【发布时间】：2021-12-27 10:19:14
【问题描述】：

尝试使用 mutate 根据变量值创建新列：

for (var in custom_vars) {
  devices_ <-
    devices %>%
      mutate(var = grepl({{var}}, cluster, fixed = TRUE) %>% as_factor())
}

但它不起作用。该列是使用正确的布尔值创建的，但名称设置为“var”。如何按预期将新列设置为 var 的值。

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

在sapply 中使用grepl 很简单，因为它已经给出了：

sapply(custom_vars, grepl, dat$cluster)
#          a     b
# [1,]  TRUE  TRUE
# [2,]  TRUE FALSE
# [3,] FALSE  TRUE
# [4,] FALSE FALSE

然后只需 cbind 将其添加到初始数据帧。

cbind(dat, sapply(custom_vars, grepl, dat$cluster))
#   cluster          x     a     b
# 1     abk 0.06279684  TRUE  TRUE
# 2     akl 0.36972330  TRUE FALSE
# 3     bkl 0.80486702 FALSE  TRUE
# 4     klm 0.32781444 FALSE FALSE

数据：

dat <- data.frame(cluster=c('abk', 'akl', 'bkl', 'klm'), x=runif(4))

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您提供可用于验证答案的具有预期输出的示例数据，则更容易提供帮助。

我尝试根据自己的理解创建示例数据。

library(dplyr)

df <- data.frame(a = 1:3, b = 3:1, cluster = c('abc', 'rds', 'dsb'))

#  a b cluster
#1 1 3     abc
#2 2 2     rds
#3 3 1     dsb

custom_vars <- c('a', 'b')

我们可以使用across 代替for 循环。

df <- df %>%  
      mutate(across(all_of(custom_vars), ~factor(grepl(cur_column(), cluster))))

str(df)
#'data.frame':  3 obs. of  3 variables:
# $ a      : Factor w/ 2 levels "FALSE","TRUE": 2 1 1
# $ b      : Factor w/ 2 levels "FALSE","TRUE": 2 1 2
# $ cluster: chr  "abc" "rds" "dsb"

cur_column() 返回当前列名的名称，在grepl 中使用以查找模式，然后将逻辑值（TRUE/FALSE）更改为factor。

【讨论】：