从单列创建多列*不同格式*并清理结果[关闭]

Question

正如标题所暗示的那样，这个问题是这个类似标题的question 的后续问题。在那里，我询问了如何使用分隔符 _ 将数据帧的字符列拆分为多个数字列，并清理结果。在这种情况下，所有列都是数字，并且它们是从拆分列的以下元素创建的，因此解决方案更容易。这一次，情况有点不同：

foo <- data.frame(Point.Type = c("Zero Start","Zero Start", "Zero Start", "3000rpm_10%_13barG_Sdsdsa_1.0_F_Pww","3000rpm_10%_13barG_Sdsdsa_1.0_F_Pww","3000rpm_10%_13barG_Sdsdsa_1.0_R_Pww","Zero Stop","Zero Start"),
               Point.Value = c(NA,NA,NA,rnorm(3),NA,NA))

从Point.Type 列，我需要创建四个列，rpm、GVF、p0 和Setup。

• rpm、GVF、p0 必须是 numeric 或 integer 类型，而 Setup 必须是 character 类型。
• 如果Point.Type 不包含_（在我的示例中为第1、2、3、7、8 行），则所有四个新列都必须设置为NA。
• 如果Point.Type 确实包含_，那么rpm、GVF、p0 必须包含Point.Type 的前三个元素，从所有非数字字符中“清除”。如果Point.Type的第6个元素等于F，则Setup必须等于Full，否则必须等于Reduced。在我的示例中，这意味着 Setup 对于第 4 行和第 5 行应该等于 Full，对于第 6 行应该等于 Reduced。

为了获得三个 numeric 列，我使用了来自 @Procrastinatus_Maximus 的优秀解决方案，这里稍微改写一下：

library(dplyr)
foo <- foo %>%
  separate(Point.Type, c("rpm", "GVF", "p0"), 
           sep="_", remove = FALSE, extra="drop", fill="right") %>%
  mutate_each(funs(as.numeric(gsub("[^0-9]","",.))), rpm, GVF, p0) 

现在，问题出在character 列Setup。只是天真地写

library(dplyr)
foo <- foo %>%
  separate(Point.Type, c("rpm", "GVF", "p0","Setup"), 
           sep="_", remove = FALSE, extra="drop", fill="right") %>%
  mutate_each(funs(as.numeric(gsub("[^0-9]","",.))), rpm, GVF, p0,Setup) 

不起作用，因为Setup 的值与紧跟在p0 之后的Point.Type 的元素无关。此外，Setup 的值取决于Point.Type 的第 6 个元素是F 还是R，但这些是character 值，它们只是从mutate_each(funs(as.numeric(gsub("[^0-9]","",.))),... 中扫除。我得到了这段代码的某个地方：

library(dplyr)
foo <- foo %>%
  separate(Point.Type, c("rpm", "GVF", "p0"), 
           sep="_", remove = FALSE, extra="drop", fill="right") %>%
  mutate_each(funs(as.numeric(gsub("[^0-9]","",.))), rpm, GVF, p0) 
library(stringr)
foo$Setup <- ifelse(str_split_fixed(setup$Point.Type,"_",7)[,6]=="F",
                                 "Full","Reduced") 

这给了我

                           Point.Type  rpm GVF p0 Point.Value   Setup
1                          Zero Start   NA  NA NA          NA Reduced
2                          Zero Start   NA  NA NA          NA Reduced
3                          Zero Start   NA  NA NA          NA Reduced
4 3000rpm_10%_13barG_Sdsdsa_1.0_F_Pww 3000  10 13   1.9188554    Full
5 3000rpm_10%_13barG_Sdsdsa_1.0_F_Pww 3000  10 13  -0.5743683    Full
6 3000rpm_10%_13barG_Sdsdsa_1.0_R_Pww 3000  10 13  -0.7122796 Reduced
7                           Zero Stop   NA  NA NA          NA Reduced
8                          Zero Start   NA  NA NA          NA Reduced

但是，如您所见，它仍然不起作用：Setup 等于 Reduced，在应该等于 NA 的情况下也是如此。另外，坦率地说，我不喜欢仅仅为了创建Setup 而加载stringr 的想法。我更愿意在dplyr 中完成所有工作，最好是使用管道在一行代码中完成。如果这导致代码不可读，那么对dplyr 的两次连续调用也可以。

Answer 1

这是我的尝试。我想这就是你所要求的。我举了你最后一个例子，并在链的末尾添加了一个变异。

library(dplyr)
library(tidyr)

foo <- data.frame(Point.Type = c("Zero Start","Zero Start", "Zero Start", "3000rpm_10%_13barG_Sdsdsa_1.0_F_Pww","3000rpm_10%_13barG_Sdsdsa_1.0_F_Pww","3000rpm_10%_13barG_Sdsdsa_1.0_R_Pww","Zero Stop","Zero Start"),
                  Point.Value = c(NA,NA,NA,rnorm(3),NA,NA))

res <- foo %>%
  separate(Point.Type, c("rpm", "GVF", "p0"), 
           sep="_", remove = FALSE, extra="drop", fill="right") %>%
  mutate_each(funs(as.numeric(gsub("[^0-9]","",.))), rpm, GVF, p0) %>%
  mutate(Setup = ifelse(!is.na(rpm), ifelse(grepl("_F_", Point.Type),"Full", "Reduced"),NA))