我有一个每个人的友谊和特征的数据集，我正在尝试创建变量，如果它们在二进制度量上匹配，以及它们对于连续度量的绝对差异是多少。
我可以轻松做到这一点，但我想知道是否有一种不同的方法可以做到这一点，它比我的方法更简化，因为我有 ~60 个变量可以做到这一点。
示例数据：
dat <- read.table(text = "id.x id.y male.x smoke.x drink.x everfight.x grades.x male.y smoke.y drink.y everfight.y grades.y
1 6 0 2 4 1 3 0 2 1 0 2
2 7 0 2 4 0 5 0 2 3 1 4
3 8 1 4 4 1 2 0 4 2 1 1
4 9 0 2 3 1 2 0 3 2 0 1
5 10 1 2 4 0 4 1 4 1 0 4", header = TRUE)
这是我所做的：
dat <- dat %>%
mutate(sex_match = case_when(male.x == male.y ~ 1,
TRUE ~ 0),
fight_match = case_when(everfight.x == everfight.y ~ 1,
TRUE ~ 0),
smoke_diff = abs(smoke.x - smoke.y),
drink_diff = abs(drink.x - drink.y),
grades_diff = abs(grades.x - grades.y))
这给了我我想要的：
id.x id.y male.x smoke.x drink.x everfight.x grades.x male.y smoke.y drink.y everfight.y grades.y sex_match fight_match smoke_diff drink_diff grades_diff
1 6 0 2 4 1 3 0 2 1 0 2 1 0 0 3 1
2 7 0 2 4 0 5 0 2 3 1 4 1 0 0 1 1
3 8 1 4 4 1 2 0 4 2 1 1 0 1 0 2 1
4 9 0 2 3 1 2 0 3 2 0 1 1 0 1 1 1
5 10 1 2 4 0 4 1 4 1 0 4 1 1 2 3 0
但是，我想知道是否有一种方法可以通过循环或应用来识别相应的 vairables 并在上面的示例输出中创建匹配和绝对差异的新变量来做到这一点。
更新
最终使用了乔恩回答的大部分内容和 akrun 的一部分，这是最适合我的方法：
non_binary <- dat %>% select(., contains(".x")) %>%
select(., -id.x) %>%
select_if(~!all(. %in% 0:1)) %>%
rename_with(~str_remove(., '.x')) %>%
names()
dat %>%
pivot_longer(-c(id.x:id.y),
names_to = c("var", ".value"),
names_pattern = "(.+).(.+)") %>%
mutate(match = if_else(var %in% non_binary, abs(x - y), 1L * (x == y))) %>%
mutate(col_name = paste(var, ifelse(var %in% non_binary, "diff", "match"), sep = "_")) %>%
select(-c(var:y)) %>%
pivot_wider(names_from = col_name, values_from = match)
谢谢你们俩！
这是一个整洁/dplyr的方法。首先，我将形状调整为长格式，每个 id/变量组合都有一行，每个版本都有列。然后我可以一次比较每双，并重新塑造宽。
library(dplyr); library(tidyr)
non_binary <- c("smoke", "drink", "grades")
dat %>%
pivot_longer(-c(id.x:id.y),
names_to = c("var", ".value"),
names_pattern = "(.+).(.+)") %>%
mutate(match = if_else(var %in% non_binary, abs(x - y), 1L * (x == y))) %>%
mutate(col_name = paste(var, ifelse(var %in% non_binary, "diff", "match"), sep = "_")) %>%
select(-c(var:y)) %>%
pivot_wider(names_from = col_name, values_from = match)
结果，可以附加到原始数据中：
# A tibble: 5 x 7
id.x id.y male_match smoke_diff drink_diff everfight_match grades_diff
<int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1 1 6 1 0 3 0 1
2 2 7 1 0 1 0 1
3 3 8 0 0 2 1 1
4 4 9 1 1 1 0 1
5 5 10 1 2 3 1 0
我们可以将tidyverse与across一起使用，这可以单独使用dplyr/stringr包来做到这一点，即循环across'male'、'everfight' 的.x列，然后get相应.y列的值来创建二进制列，在其他列上类似地执行此操作，并获得absolute 差异。 在.names中，通过使用str_replace替换列名
library(dplyr)
library(stringr)
dat %>%
mutate(across(c(male.x, everfight.x ),
~ +(. == get(str_replace(cur_column(), 'x$', 'y'))),
.names = "{str_replace(.col, '.x', '_match')}"),
across(c(smoke.x, drink.x, grades.x),
~
abs(. - get(str_replace(cur_column(), 'x$', 'y'))),
.names = "{str_replace(.col, '.x', '_diff')}"))
-输出
id.x id.y male.x smoke.x drink.x everfight.x grades.x male.y smoke.y drink.y everfight.y grades.y male_match everfight_match smoke_diff drink_diff grades_diff
1 1 6 0 2 4 1 3 0 2 1 0 2 1 0 0 3 1
2 2 7 0 2 4 0 5 0 2 3 1 4 1 0 0 1 1
3 3 8 1 4 4 1 2 0 4 2 1 1 0 1 0 2 1
4 4 9 0 2 3 1 2 0 3 2 0 1 1 0 1 1 1
5 5 10 1 2 4 0 4 1 4 1 0 4 1 1 2 3 0
或者也可以在单个across中执行此操作
dat %>%
mutate(across(ends_with('.x'), ~ {
other <- get(str_replace(cur_column(), 'x$', 'y'))
if(all(. %in% c(0, 1)) ) +(. == other) else abs(. - other)
}, .names = "{str_replace(.col, '.x', '_diff')}"))