使用dplyr根据列名的子字符串替换缺少的列

ef1yzkbh 于 2023-02-06 发布在其他

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我想根据start_value和end_value将某些列替换为NA。例如：

第一行将保持这样，因为缺少start_value和end_value;
第二行将替换为missing，从第一列（值.1）到第三列（值.3）;
从第二列（值2）到第三列（值3），第三行将被替换为缺失，等等。

Dataframe 示例：

df <- data.frame(id=c(1:4),value.1=c(0,1,1,0), value.2=c(rep(0,3),1), value.3=c(1,1,1,0), start_value=c(NA,1,2,NA),end_value=c(NA,3,3,NA))

id value.1  value.2  value.3  start_value  end_value
1     0        0       1         NA           NA
2     1        0       1         1            3
3     1        0       1         2            3
4     0        1       0         NA           NA

我想得到一个最终的df，如下所示：

id value.1  value.2  value.3  
    1     0        0       1      
    2     NA       NA      NA       
    3     1        NA      NA       
    4     0        1       0

来源：https://stackoverflow.com/questions/75338707/replace-with-missing-columns-according-to-the-substring-of-the-colname-using-dpl

2条答案

按热度按时间

5f0d552i1#

下面是使用apply的方法：

as.data.frame(
  t(apply(df, 1, function(x) {
  start <- x[5]
  end  <- x[6]
  if (anyNA(c(start, end))){
    x[1:4]
  } else {
    x[2:4][start:end] <- NA
    x[1:4]
  }
})))

  id value.1 value.2 value.3
1  1       0       0       1
2  2      NA      NA      NA
3  3       1      NA      NA
4  4       0       1       0

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qvk1mo1f2#

使用row/column索引的base R方法

i1 <- complete.cases(df[5:6])
lst1 <- do.call(Map, c(f = `:`, unname(df[i1,5:6])))
df[i1, 2:4][cbind(rep(seq_along(lst1), lengths(lst1)), unlist(lst1))] <- NA

输出

> df[1:4]
  id value.1 value.2 value.3
1  1       0       0       1
2  2      NA      NA      NA
3  3       1      NA      NA
4  4       0       1       0

或者使用tidyverse

library(dplyr)
library(stringr)
nm1 <- str_subset(names(df), "value\\.")
 df %>%
   transmute(id, across(starts_with('value'), 
   ~ {
   ind <- match(cur_column(), nm1)
   replace(.x, ind >= start_value & ind <=end_value, NA)
}))

输出

id value.1 value.2 value.3
1  1       0       0       1
2  2      NA      NA      NA
3  3       1      NA      NA
4  4       0       1       0

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