基于R中的条件循环和连接

Question

我是 R 新手，仍在为循环而苦恼。

我正在尝试创建一个循环，其中基于条件 (variable_4 == 1)，它将连接 variable_5 的内容，用逗号分隔。

data1 <- data.frame(
  ID = c(123:127),
  agent_1 = c('James', 'Lucas','Yousef', 'Kyle', 'Marisa'),
  agent_2 = c('Sophie', 'Danielle', 'Noah', 'Alex', 'Marcus'),
  agent_3 = c('Justine', 'Adrienne', 'Olivia', 'Janice', 'Josephine'),
  Flag_1 = c(1,0,1,0,1),
  Flag_2 = c(0,1,0,0,1),
  Flag_3 = c(1,0,1,0,1)
)

data1$new_var<- ""

    for(i in 2:10){

      variable_4 <- paste0("flag_", i)
      variable_5 <- paste0("agent_", i)

      data1 <- data1 %>%
        mutate(!! new_var = case_when(variable_4 == 1,paste(new_var, variable_5, sep=",")))
    }

我在上一步中创建了 new_var，因为代码给了我一个找不到变量的错误。理想情况下，循环会累积 variable_5 的内容，前提是 variable_4 等于 1 并且结果是大字符串，用逗号分隔。

循环只会在新变量中粘贴标志 = 1 的代理的名称。如果 Flag_1=1，则将代理的名称粘贴到 new_var 中，如果不是，则忽略。如果flag_2 =1，则连接新var中的agent名称，用逗号分隔，如果不是，则忽略...

Answer 1

您不需要为此使用循环。数据是wide 格式的，这使得它更难，但是如果我们转换成long 格式，我们可以很容易地找到一个矢量化的解决方案，而不是使用循环。

pivot_longer 函数在这里很有用，它需要 tidyr 版本 >= 1.0.0。

library(tidyr)
library(dplyr)

pivot_longer(data1, 
             cols = -ID, 
             names_to = c(".value", "group"),
             names_sep = "_") %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(new_var = paste0(agent[Flag==1], collapse = ',')) %>%
  pivot_wider(names_from = c("group"),
              values_from = c('agent', 'Flag'),
              names_sep = '_') %>%
  ungroup() %>%
  select(ID, starts_with('agent'), starts_with('Flag'), new_var)

## A tibble: 5 x 8
#     ID agent_1 agent_2  agent_3   Flag_1 Flag_2 Flag_3 new_var                
#  <int> <chr>   <chr>    <chr>     <chr>  <chr>  <chr>  <chr>                  
#1   123 James   Sophie   Justine   1      0      1      James,Justine          
#2   124 Lucas   Danielle Adrienne  0      1      0      Danielle               
#3   125 Yousef  Noah     Olivia    1      0      1      Yousef,Olivia          
#4   126 Kyle    Alex     Janice    0      0      0      ""                     
#5   127 Marisa  Marcus   Josephine 1      1      1      Marisa,Marcus,Josephine

详情：

pivot_longer 将我们的数据转换为更自然的格式，其中每一行代表对变量 agent 和 flag 的一次观察，而不是多个：

pivot_longer(data1, 
             cols = -ID, 
             names_to = c(".value", "group"),
             names_sep = "_")

## A tibble: 15 x 4
#      ID group agent     Flag 
#   <int> <chr> <chr>     <chr>
# 1   123 1     James     1    
# 2   123 2     Sophie    0    
# 3   123 3     Justine   1    
# 4   124 1     Lucas     0    
# 5   124 2     Danielle  1    
# 6   124 3     Adrienne  0 
# ...

对于每个 ID，我们可以将标志值为 1 的代理粘贴在一起。现在我们的变量包含在单个列中，这很容易。

最后，我们使用pivot_wider 恢复为wide 格式。我们还将之前分组的数据取消分组，并将列重新排序为所需的格式。

Answer 2

在 BaseR 或 tidyverse 中有几种不同的方法可以做到这一点，或者两者的结合，如果你坚持使用 tidyverse，那么考虑一下：

我已使用 mtcars 作为您的数据框！

#load dplyr or tidyverse
library(tidyverse)

# create data as mtcars
df <- mtcars

# create two new columns flag and agent as rownumbers
df <- df %>% 
  mutate(flag = paste0("flag", row_number())) %>% 
  mutate(agent = paste0("agent", row_number()))

# using case when in mutate statement
df2 <- df %>%  
  mutate(new_column = ifelse(flag == "flag1", yes = paste0(agent, " this is a new variable"), no = flag))

print(df2)

如果您有一个案例，则 ifelse 语句可能更合适 - 但如果您有多个案例，请改用 case_when。