多个 mutate() 与 pmap？

Question

我有一个可容纳 10 个会话的数据集，每个会话都有两个团队成员的 ID#。我想将 ID# 粘贴在一起以形成团队 ID。我可以用 10 个变异（每个团队一个）来做到这一点，但我试图找到一种方法在地图或 pmap 中进行 1 个变异。

只有 2 个会话的简单数据示例是

df2 <- data.frame( subj = c(1001,1002),
               id1.s1 = c(21, 44), 
               id2.s1 = c(21, 55), 
               id1.s2 = c(23, 44), 
               id2.s2 = c(21, 77))

df2 <- df2 %>%
  mutate(team.s1=paste(id1.s1, id2.s1, sep="-")) %>%
  mutate(team.s2=paste(id1.s2, id2.s2, sep="-")) %>%
  select(grep("subj|team", names(.)))

这给出了

  subj team.s1 team.s2
1 1001   21-21   23-21
2 1002   44-55   44-77

有没有办法制作一个包含 e1 = 10 个团队名称、e2 = 10 ID#1、e3 = 10 ID#2 并在 pmap 中使用 mutate 的 3 元素列表？或者其他一些避免 10 条变异线的 wat？

我不知道如何将数据框名称放入 mutate

Answer 1

一个选项可以是 split 基于列名后缀的数据框，即 s1/s2 或会话，然后为每个会话粘贴带有 do.call(paste, ...) 的列：

使用 tidyverse（版本 1.2.1）：

df2 %>% 
    split.default(sub('id[12]\.(s[0-9]+)', '\1', names(.))) %>% 
    map_dfc(~do.call(paste, c(sep="-", .)))

# A tibble: 2 x 3
#  s1    s2    subj 
#  <chr> <chr> <chr>
#1 21-21 23-21 1001 
#2 44-55 44-77 1002

Answer 2

基于 tidyr 的 gather 和 spread 函数的解决方案。 separate功能是根据模式分隔一列。

library(dplyr)
library(tidyr)

df2 <- df1 %>%
  gather(ID_S, Value, -subj) %>%
  separate(ID_S, into = c("ID", "S")) %>%
  group_by(subj, S) %>%
  summarise(Value = paste(Value, collapse = "-")) %>%
  mutate(S = paste0("team.", S)) %>%
  spread(S, Value) %>%
  ungroup()
df2
# # A tibble: 2 x 3
# subj team.s1 team.s2
# * <dbl> <chr>   <chr>  
# 1  1001 21-21   23-21  
# 2  1002 44-55   44-77

数据

df1 <- data.frame( subj = c(1001,1002),
                   id1.s1 = c(21, 44), 
                   id2.s1 = c(21, 55), 
                   id1.s2 = c(23, 44), 
                   id2.s2 = c(21, 77))

多个 mutate() 与 pmap？

multiple mutate() with pmap?

r

pmap

dplyr