基于所有其他字符列中的逐行字符串检测来改变条件列

【问题标题】：mutate conditional column based on rowwise string detection in all other character columns基于所有其他字符列中的逐行字符串检测来改变条件列
【发布时间】：2021-02-23 10:09:33
【问题描述】：

想象一下我有一个简单的小标题：

tribble(~a,~b,~c,
        1, "def", "abc",
        2, "def", "def")

我想改变一个新列“d”，其值取决于字符串是否存在于所有其他列中。在这种情况下，我正在寻找字符串“abc”。最终输出如下所示：

tribble(~a,~b,~c,~d,
        1, "def", "abc", "present",
        2, "def", "def", "absent")

实际上，我的 tibble 有大约 20 列，其中可能有 10 列是字符，而我要查找的字符串更复杂，例如 "[Aa]|[Cc]"。我确信 pmap、case_when 和 str_detect 有一种简单的方法，但根本无法解决！

【问题讨论】：

标签： r dictionary dplyr

【解决方案1】：

在基础 R 中使用 rowSums：

cols <- sapply(df, is.character)
df$d <- ifelse(rowSums(sapply(df[cols], grepl, pattern = 'a')) > 0, 
               'present', 'absent')

使用dplyr，我们可以使用rowwise 和c_across：

library(dplyr)
library(stringr)

df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(d = if(any(str_detect(c_across(where(is.character)), 'a'))) 
                'present' else 'absent')

#      a   b     c     d      
#  <dbl> <chr> <chr> <chr>  
#1     1 def   abc   present
#2     2 def   def   absent

【讨论】：

谢谢！抱歉，我应该更清楚字符串只是部分的，这就是我想 str_detect 的原因。所以在上述情况下可能只是我们正在寻找的“a”。如果它可以推广到所有字符列而不是必须命名它们，那也很棒。