如何根据（元素）选定的相邻列计算重复的行数

Question

我有一个数据框测试：

group userID A_conf A_chall B_conf B_chall
1    220      1       1      1       2     
1    222      4       6      4       4     
2    223      6       5      3       2     
1    224      1       5      4       4    
2    228      4       4      4       4    

数据包含每个用户的响应（由用户 ID 显示），其中每个用户都可以为这两个度量输入 1 到 6 之间的任何值：

• 配置
• 挑战

他们也可以选择不响应，从而导致NA条目。

test 数据框包含多个列，例如 A、B、C、D 等。可以为这些列中的每一个单独报告 Conf 和 Chall 度量。

我有兴趣进行以下比较：

• A_conf & A_chall
• B_conf & B_chall

如果这些测量值中的任何一个相等，则 Final 计数器应递增（如下所示）。

group userID A_conf A_chall B_conf B_chall Final
1    220      1       1      1       2     1
1    222      4       6      4       4     1
2    223      6       5      3       2     0
1    224      1       5      4       4     1
2    228      4       4      4       4     2

我正在与 Final 计数器作斗争。什么脚本可以帮助我实现这个功能？

作为参考，test数据框集的dput分享如下：

• 输入（测试）：

  结构（列表（组= c（1L，1L，2L，1L，2L），

  用户ID = c(220L, 222L, 223L, 224L, 228L),

  A_conf = c(1L, 4L, 6L, 1L, 4L),

  A_chall = c(1L, 6L, 5L, 5L, 4L),

  B_conf = c(1L, 4L, 3L, 4L, 4L),

  B_chall = c(2L, 4L, 2L, 4L, 4L)),

  class= "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

我试过这样的代码：

test$Final = as.integer(0)   # add a column to keep counts
count_inc = as.integer(0)    # counter variable to increment in steps of 1

for (i in 1:nrow(test)) {

    count_inc = 0

    if(!is.na(test$A_conf[i] == test$A_chall[i]))
    {
      count_inc = 1
      test$Final[i] = count_inc
    }#if

    else if(!is.na(test$A_conf[i] != test$A_chall[i]))
    {
      count_inc = 0
      test$Final[i] = count_inc
    }#else if
}#for

上述代码仅适用于 A_conf 和 A_chall 列。问题是，无论输入的值（由用户）是否相等，它都会用全 1 填充 Final 列。

Answer 1

假设您具有相同数量的“conf”和“chall”列的基本 R 解决方案

#Find indexes of "conf" column
conf_col <- grep("conf", names(test))

#Find indexes of "chall" column
chall_col <- grep("chall", names(test))

#compare element wise and take row wise sum
test$Final <- rowSums(test[conf_col] == test[chall_col])


test
#  group userID A_conf A_chall B_conf B_chall Final
#1     1    220      1       1      1       2     1
#2     1    222      4       6      4       4     1
#3     2    223      6       5      3       2     0
#4     1    224      1       5      4       4     1
#5     2    228      4       4      4       4     2

也可以单线完成

rowSums(test[grep("conf", names(test))] == test[grep("chall", names(test))])

Answer 2

使用tidyverse，您可以：

df %>%
 select(-Final) %>%
 rowid_to_column() %>% #Creating an unique row ID
 gather(var, val, -c(group, userID, rowid)) %>% #Reshaping the data
 arrange(rowid, var) %>% #Arranging by row ID and by variables
 group_by(rowid) %>% #Grouping by row ID
 mutate(temp = gl(n()/2, 2)) %>% #Creating a grouping variable for different "_chall" and "_conf" variables
 group_by(rowid, temp) %>% #Grouping by row ID and the new grouping variables
 mutate(res = ifelse(val == lag(val), 1, 0)) %>% #Comparing whether the different "_chall" and "_conf" have the same value
 group_by(rowid) %>% #Grouping by row ID
 mutate(res = sum(res, na.rm = TRUE)) %>% #Summing the occurrences of "_chall" and "_conf" being the same
 select(-temp) %>% 
 spread(var, val) %>% #Returning the data to its original form
 ungroup() %>%
 select(-rowid)

  group userID   res A_chall A_conf B_chall B_conf
  <int>  <int> <dbl>   <int>  <int>   <int>  <int>
1     1    220    1.       1      1       2      1
2     1    222    1.       6      4       4      4
3     2    223    0.       5      6       2      3
4     1    224    1.       5      1       4      4
5     2    228    2.       4      4       4      4

Answer 3

你也可以试试这个 tidyverse。与其他答案相比，行数更少；）

library(tidyverse)
d %>% 
  as.tibble() %>% 
  gather(k, v, -group,-userID) %>% 
  separate(k, into = c("letters", "test")) %>% 
  spread(test, v) %>% 
  group_by(userID) %>% 
  mutate(final = sum(chall == conf)) %>% 
  distinct(userID, final) %>% 
  ungroup() %>% 
  right_join(d)
# A tibble: 5 x 7
  userID final group A_conf A_chall B_conf B_chall
   <int> <int> <int>  <int>   <int>  <int>   <int>
1    220     1     1      1       1      1       2
2    222     1     1      4       6      4       4
3    223     0     2      6       5      3       2
4    224     1     1      1       5      4       4
5    228     2     2      4       4      4       4