用循环的当前值命名字符向量循环内的列

Question

我有一个数据框 (data2)，我想根据另一个选项卡 (data1) 中是否存在一些字符串来为其添加列 ("M1"、"M2"、"M3")。例如，对于“M1”值，如果该值与 data1 中的 M1 相关联，我想在 data2 中创建一个包含原始 TOT 值的列名称“M1”。 在某些情况下，我在 data2 中的值如下“t1;t4”，而我想在 data2 中比较的值是由 ; 分隔的。每一行。

为了更好地理解，下面有我想要的输出。

为了做到这一点，我尝试在包含所有模块值（“M1”...“M3”）的向量上创建一个循环，过滤该值的 data1，将相应的 GNE 值存储在向量中，并使用 mutate 函数在 data2 中添加列。我想知道如何在循环内用“M1”、“M2”或“M3”命名新列。

或者如果有人有更好的想法来使用另一种方法获得输出，我也会对我有用，因为我认为这不是最简单的方法。在我的真实数据中，我有 32 个新列要通过这种方式添加。

data1=data.frame(Module=c("M1", "M1", "M2", "M3", "M3", "M3", "M3"), GNE= c("t1", "t3", "t5", "t8", "t2", "t9", "t12"))


data2=data.frame(ID=c("A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6", "A7", "A8", "A9", "A10", "A11"), TOT=c("t1;t4", "t2", "t3", "t4", "t5", "t6", "t7", "t8;t9", "t9", "t10", "t8-8"))


list=c("M1", "M2", "M3")

> data1
  Module GNE
1     M1  t1
2     M1  t3
3     M2  t5
4     M3  t8
5     M3  t2
6     M3  t9
7     M3 t12

> data2
    ID   TOT
1   A1 t1;t4
2   A2    t2
3   A3    t3
4   A4    t4
5   A5    t5
6   A6    t6
7   A7    t7
8   A8 t8;t9
9   A9    t9
10 A10   t10
11 A11  t8-8

for (a in list) {
 
 data1_int=data1 %>% filter(Module=={{a}})
 
 data1_int=data1_int$GNE
 
 data2_int=data2 %>% mutate(New1 = map_chr(strsplit(TOT, ";"), ~ str_c(intersect(., data1_int), collapse = ";"))) %>% select(New1)
 
 data2=cbind(data2, data2_int)
 
}

out=data2=data.frame(ID=c("A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6", "A7", "A8", "A9", "A10", "A11"), 
                     TOT=c("t1;t4", "t2", "t3", "t4", "t5", "t6", "t7", "t8;t9", "t9", "t10", "t8-8"),
                     M1=c("t1", "", "t3", "", "", "", "", "", "", "", ""),
                     M2=c("", "", "", "", "t5", "", "", "", "", "", ""),
                     M3=c("", "t2", "", "", "", "", "", "t8;t9", "t9", "", ""))

     ID   TOT M1 M2    M3
1   A1 t1;t4 t1         
2   A2    t2          t2
3   A3    t3 t3         
4   A4    t4            
5   A5    t5    t5      
6   A6    t6            
7   A7    t7            
8   A8 t8;t9       t8;t9
9   A9    t9          t9
10 A10   t10            
11 A11  t8-8                 

Answer 1

这是一种不使用for 循环的不同方法。

library(dplyr)
library(tidyr)

data1 %>%
  filter(GNE %in% data2$TOT) %>%
  mutate(col = GNE) %>%
  complete(Module, GNE = data2$TOT, fill = list(col = '')) %>%
  pivot_wider(names_from = Module, values_from = col) %>%
  left_join(data2, by = c('GNE' = 'TOT')) %>%
  select(ID, GNE, everything()) %>%
  arrange(order(gtools::mixedorder(ID)))

#    ID    GNE   M1    M2    M3   
#   <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
# 1 A1    t1    "t1"  ""    ""   
# 2 A2    t2    ""    ""    "t2" 
# 3 A3    t3    "t3"  ""    ""   
# 4 A4    t4    ""    ""    ""   
# 5 A5    t5    ""    "t5"  ""   
# 6 A6    t6    ""    ""    ""   
# 7 A7    t7    ""    ""    ""   
# 8 A8    t8    ""    ""    "t8" 
# 9 A9    t9    ""    ""    "t9" 
#10 A10   t10   ""    ""    ""   

Answer 2

尝试使用data.table（或reshape2）中的dcast

library(dplyr)
library(data.table)
data1 <- data1 %>% as.data.table()
data2 <- data2 %>% as.data.table()

data2 %>% 
  left_join(data1, by = c("TOT" = "GNE")) %>%   
  dcast(ID + TOT ~ Module, value.var = "TOT", fill = "")

out:
     ID TOT  NA M1 M2 M3
 1:  A1  t1     t1      
 2: A10 t10 t10         
 3:  A2  t2           t2
 4:  A3  t3     t3      
 5:  A4  t4  t4         
 6:  A5  t5        t5   
 7:  A6  t6  t6         
 8:  A7  t7  t7         
 9:  A8  t8           t8
10:  A9  t9           t9

如果您需要保持ID 的顺序（并删除NA 列）：

data2 %>% 
  left_join(data1, by = c("TOT" = "GNE")) %>%   
  dcast(ID + TOT ~ Module, value.var = "TOT", fill = "") %>% 
  select(-`NA`) %>%
  arrange(order(gtools::mixedorder(ID)))

out:
     ID TOT M1 M2 M3
 1:  A1  t1 t1      
 2:  A2  t2       t2
 3:  A3  t3 t3      
 4:  A4  t4         
 5:  A5  t5    t5   
 6:  A6  t6         
 7:  A7  t7         
 8:  A8  t8       t8
 9:  A9  t9       t9
10: A10 t10         

---

编辑后有点复杂：

data2 %>% 
  tidyr::separate(TOT, into = c("TOT1","TOT2"), sep = "\\;", remove = F) %>% 
  left_join(data1, by = c("TOT1" = "GNE")) %>%
  left_join(data1, by = c("TOT2" = "GNE")) %>%
  
  mutate(TOT2 = ifelse(is.na(Module.y), NA,  TOT2),
         TOT1 = ifelse(is.na(Module.x), NA,  TOT1)) %>%
  tidyr::unite("tmp", c(TOT1, TOT2), na.rm = T, sep = ";") %>%
  mutate(Module = coalesce(Module.x, Module.y)) %>% 
  
  dcast(ID + TOT ~ Module, value.var = "tmp", fill = "") %>%
  select(-`NA`) %>%
  arrange(order(gtools::mixedorder(ID)))

out:
     ID   TOT M1 M2    M3
 1:  A1 t1;t4 t1         
 2:  A2    t2          t2
 3:  A3    t3 t3         
 4:  A4    t4            
 5:  A5    t5    t5      
 6:  A6    t6            
 7:  A7    t7            
 8:  A8 t8;t9       t8;t9
 9:  A9    t9          t9
10: A10   t10            
11: A11  t8-8