在所有其他列上使用条件进行变异以添加新列

Question

我的第一个问题！希望我说得清楚简单：D

主题

如果基于所有其他列内容的条件，我想添加一个新列。

数据和想要的转换

我有以下（有点乱）数据框，我正在尝试添加一列，如果另一列包含 0，则该列应包含“是”，如果其他列均不包含“0”，则应包含“否”。

library(tidyverse)
library(readxl)
all_extract <- read_excel("all_extract.xlsx")
View(all_extract)                                                                                                                                 
all_extract
A tibble: 25 x 14
     tag1 `tag1 -1`  tag2 `tag2 -1`  tag3 `tag3 -1`  tag4 `tag4 -1`  tag5 `tag5 -1`  tag6 `tag6 -1`  tag7 `tag7-1`
     <dbl> <lgl>     <dbl> <lgl>     <dbl> <lgl>     <dbl> <dbl>     <dbl> <dbl>     <dbl> <lgl>     <dbl>  <dbl>
1     2    NA        0     NA        1     NA        2     NA         1    -1        1     NA         1     0
2     2    NA        2     NA        1     NA        2     NA         2    NA        1     NA         2     0
3     1    NA        1     NA        1     NA        2     NA         1    NA        2     NA         1     0
4     1    NA        2     NA        1     NA        2     NA         1    NA        1     NA         1     0
5     2    NA        1     NA        1     NA        2     NA         1    NA        2     NA         1     0
6     2    NA        1     NA        1     NA        2     NA         0    NA        1     NA         2     0
7     1    NA        2     NA        1     NA        2     NA         0    NA        1     NA         1     0
8     1    NA        1     NA        2     NA        2     NA         1    NA        1     NA         1     0
9     1    NA        2     NA        1     NA        2     NA         1    NA        2     NA         1     0
10    1    NA        2     NA        1     NA        2     -1         1    NA        2     NA         1     0
# … with 15 more rows

对于复制，可以下载文件with this link。

尝试和问题

我已尝试使用dplyr mutate 来实现，但它适用于一个或多个命名 列，而不适用于所有列；我需要编写一个脚本，我可以将其应用于一堆列数不同的文件。如果我的理解是正确的，mutate_all 和mutate_if 不会做我想做的事，因为与mutate 不同，它们不会添加新列，而是更改与条件匹配的现有列的​​内容。然而，它们是我在互联网上寻求帮助时唯一能找到的东西。

例如，我可以在 one 列上应用 mutate 条件：

all <- all_extract %>%
    mutate(Final_schwa = case_when(syll_tag2==0 ~ 'Schwa',
        TRUE ~ 'No schwa'))

我为 multiple 列找到了很多解决方案，all 列没有找到解决方案。

我也尝试在mutate 中使用across，但我不知道如何指示所有列。理想情况下，我认为我可以使用类似的东西：

mutate(across(starts_with("tag"), "Yes"))

但我无法获得正确的语法以使其正常工作。另外，我什至不确定across 是否应该能够做我想做的事。

总结

所以：有没有办法应用 real mutate（用于添加列）与基于所有其他列的条件（新列填充“是/否”内容基于全列条件）？

如果您能提供帮助，请提前致谢！

Answer 1

使用pivot_longer

正如 Konrad 所指出的，此解决方案优于以下解决方案，因为它保留了数据类型 - 如果您的数据包含多种类型，它们将被 t 强制转换为单一类型，这可能导致数据丢失。

new_col <- 
all_extract %>%
pivot_longer(everything()) %>% #This will make a 2-col df w/ names: (name, value)
group_by(name) %>% 
summarise(any_zero = any(value == 0))

rbind(all_extract, new_col["any_zero"])

或者转置数据和summarise(across(everything))

如果你是一个视觉思维者，我认为这个解决方案会更直观一点，但存在数据丢失的风险，因为t 返回一个矩阵，而矩阵不能包含多种类型。

new_col <- 
all_extract %>%
t %>%
as_tibble %>% # (because t() returns a matrix)
summarise(across(everything(), function(x){
any(x == 0) 
})) %>%
t # transposing again will coerce our single row df into a column vector

all_extract$new_col <- new_col

Answer 2

如果连续至少有 1 个零，您要添加“是”吗？

您可以将rowSums 用作：

all_extract$new_col <- ifelse(rowSums(all_extract == 0, na.rm = TRUE) > 0, 'yes', 'no')

#Without ifelse
all_extract$new_col <- c('No', 'Yes')[(rowSums(all_extract == 0, na.rm = TRUE) > 0) + 1]