dplyr & tibble - 根据列表列中的值创建一个新列

Question

我有一个 tibble 数据框如下：

data = tibble(X = c("a", "b", "c", "d","c"), 
          Y = c("a1", "b1", "c1", "d1","c1"), 
          Z = c("a2", "b2", "c2", "d2","c2"),
          all = list(c("a"), c("b"), c("c", "c1"), c("d", "d2"), c("c", "b2")))

我想创建一个新列 "result" 这样每一行 :
- 如果 "Y" 值在 "all" => 结果等于 Y 值
- 如果 "Z" 值在 "all" => 结果等于 Z 值
- 否则结果等于 "none"

我已经尝试使用 dplyr 语法编写以下代码。

data %>%
mutate(result = case_when(Y %in% all ~ Y,
                          Z %in% all ~ Z,
                          TRUE ~ "none"))

它没有按预期工作并且 returns:

# A tibble: 4 x 5
  X     Y     Z     all       result
  <chr> <chr> <chr> <list>    <chr> 
1 a     a1    a2    <chr [2]> none  
2 b     b1    b2    <chr [1]> none     
3 c     c1    c2    <chr [2]> none  
4 d     d1    d2    <chr [2]> none

当我想获得:

# A tibble: 4 x 5
  X     Y     Z     all       result
  <chr> <chr> <chr> <list>    <chr> 
1 a     a1    a2    <chr [2]> none  
2 b     b1    b2    <chr [1]> none     
3 c     c1    c2    <chr [2]> c1  
4 d     d1    d2    <chr [2]> d2

编辑

一个问题是取消列出列列表中的值，如 Ronak Shah 所述。但即使使用此解决方案，其行为就像处理列列表一样会考虑列的所有值，而不仅仅是行的值。

这是我通过建议的解决方案和编辑后的数据获得的结果：

data %>%
    mutate(result = case_when(Y %in% flatten_chr(all) ~ Y,
                              Z %in% flatten_chr(all) ~ Z,
                              TRUE ~ "none")) 

# A tibble: 5 x 5
  X     Y     Z     all       result
  <chr> <chr> <chr> <list>    <chr> 
1 a     a1    a2    <chr [1]> none  
2 b     b1    b2    <chr [1]> b2    
3 c     c1    c2    <chr [2]> c1    
4 d     d1    d2    <chr [2]> d2    
5 c     c1    c2    <chr [2]> c1

什么时候应该 return :

# A tibble: 5 x 5
  X     Y     Z     all       result
  <chr> <chr> <chr> <list>    <chr> 
1 a     a1    a2    <chr [1]> none  
2 b     b1    b2    <chr [1]> none    
3 c     c1    c2    <chr [2]> c1    
4 d     d1    d2    <chr [2]> d2    
5 c     c1    c2    <chr [2]> none

Answer 1

all列实际上是一个list，不能直接比较list列中的值。

例如，

 "a" %in% list(c("a", "b"))
#[1] FALSE

您需要 unlist 或 flatten_chr 才能正常工作。

"a" %in% unlist(list(c("a", "b")))
#[1] TRUE

"a" %in% flatten_chr(list(c("a", "b")))
#[1] TRUE

所以，现在你可以做

library(tidyverse)

data %>%
  mutate(result = case_when(Y %in% flatten_chr(all) ~ Y,
                            Z %in% flatten_chr(all) ~ Z,
                            TRUE ~ "none"))


#  X     Y     Z     all      result
#  <chr> <chr> <chr> <list>    <chr> 
#1 a     a1    a2    <chr [2]> none  
#2 b     b1    b2    <chr [1]> none  
#3 c     c1    c2    <chr [2]> c1    
#4 d     d1    d2    <chr [2]> d2

编辑

您可以添加 rowwise 来比较每一行的值。

data %>%
  rowwise() %>%
  mutate(result = case_when(Y %in% all ~ Y,
                            Z %in% all ~ Z,
                            TRUE ~ "none"))


# A tibble: 5 x 5
#  X     Y     Z     all       result
#  <chr> <chr> <chr> <list>    <chr> 
#1 a     a1    a2    <chr [1]> none  
#2 b     b1    b2    <chr [1]> none  
#3 c     c1    c2    <chr [2]> c1    
#4 d     d1    d2    <chr [2]> d2    
#5 c     c1    c2    <chr [2]> none

Answer 2

我已经使用 ifelse、mapply 和 any 遍历列表并根据给定条件生成值，如下所示

data$result <- ifelse(unlist(mapply(
  data$all,data$Z,
  FUN =  function(x, y) {
    any(x%in% y)
  }
)), data$Z, ifelse(unlist(mapply(
  data$all, data$Y,
  FUN =  function(x, y) {
    any(x%in% y)
  }
)), data$Y, "none"))

#View Data
data

或者：


library(dplyr)

data %>%
  mutate(result = ifelse(unlist(mapply(
    all,Z,
    FUN =  function(x,y) {
      any(x%in% y)
    }
  )), Z, ifelse(unlist(mapply(
    all,Y,
    FUN =  function(x, y) {
      any(x%in% y)
    }
  )), Y, "none")))

这会产生

dplyr & tibble - 根据列表列中的值创建一个新列

dplyr & tibble - Create a new column according to values in a list column

r

dplyr

tibble