检查数据表列中的值并根据R中的条件返回新表答案

【问题标题】：Check values in columns of data table and return new table based on condition in R检查数据表列中的值并根据R中的条件返回新表
【发布时间】：2019-10-16 10:49:27
【问题描述】：

我有一张这样的桌子：

  V1    V2   V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 
  1     1  7512  1  0  0  0  0  0  
  1  7506 10949  0  0  0  0  0  1
  1 10943 13175  0  0  0  0  0  0      
  1 13169 20070  0  1  1  0  0  0

表格中的每一行都是一个片段，因此片段编号为4。con1包括V4、V5、V6和con2 V7、V8、V9 我想在 R 中创建一个新表，我将在其中检查 con1 和 con 2 中的元素是零还是一。如果每个条件的元素中至少有 1 个，则覆盖，否则不覆盖所以表格看起来像这样：

label fragnum covered uncovered 
con1  4       2       2 
con2  4       1       3

【问题讨论】：

标签： r compare multiple-columns

【解决方案1】：

dplyr 和 tidyr 的一种可能性可能是：

df %>%
 transmute(con1 = if_else(rowSums(select(., V4:V6)) > 0, "covered", "uncovered"),
           con2 = if_else(rowSums(select(., V7:V9)) > 0, "covered", "uncovered"),
           fragnum = n()) %>%
 pivot_longer(names_to = "variables", values_to = "values", -fragnum) %>%
 count(fragnum, variables, values) %>%
 pivot_wider(names_from = "values", values_from = "n")

  fragnum variables covered uncovered
    <int> <chr>       <int>     <int>
1       4 con1            2         2
2       4 con2            1         3

【讨论】：

【解决方案2】：

在 base 中，您可以对特定列使用 rowSums，以查看每行是否有 1，例如：

tt  <- sapply(list(c("V4", "V5", "V6"), c("V7", "V8", "V9"))
              , function(i) sum(rowSums(x[,i]) > 0))

data.frame(label=c("con1", "con2"), fragnum=nrow(x), covered=tt
         , uncovered=nrow(x) - tt)
#  label fragnum covered uncovered
#1  con1       4       2         2
#2  con2       4       1         3

数据：

x <- structure(list(V1 = c(1L, 1L, 1L, 1L), V2 = c(1L, 7506L, 10943L, 
13169L), V3 = c(7512L, 10949L, 13175L, 20070L), V4 = c(1L, 0L, 
0L, 0L), V5 = c(0L, 0L, 0L, 1L), V6 = c(0L, 0L, 0L, 1L), V7 = c(0L, 
0L, 0L, 0L), V8 = c(0L, 0L, 0L, 0L), V9 = c(0L, 1L, 0L, 0L))
, class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

【讨论】：