根据r中其他3个变量的条件创建一个新变量

Question

我在R中有一个数据集(n=500)，看起来像这样

ID    A      C      S
1     4      4      4 
2     3      2      3
3     5      4      2

我想创建一个新变量(我将这个变量称为"same")，它告诉我是否有任何列具有相同的值(不包括我的Id列)。

ID    A      C      S     Same
1     4      4      4     all
2     3      2      3     as
3     5      4      2     none
4     7      7      2     ac

任何帮助将非常感激!我完全迷路了!谢谢你！

Answer 1

我们可以遍历具有选定列的apply(MARGIN = 1)的行([-1]没有'ID'列)，然后检查unique元素的length,if为1，返回'all'或elsepasteduplicated元素的names。如果没有重复项，则返回空白""，将空白更改为'none'

df1$Same <- apply(df1[-1], 1, (x) {
x1 <- if(length(unique(x)) == 1) 'all' else 
paste(tolower(names(x))[duplicated(x)|duplicated(x,
fromLast = TRUE)], collapse = "")
x1[x1 == ""] <- "none"
x1})

与产出

> df1
ID A C S Same
1  1 4 4 4  all
2  2 3 2 3   as
3  3 5 4 2 none
4  4 7 7 2   ac

数据

df1 <- structure(list(ID = 1:4, A = c(4L, 3L, 5L, 7L), C = c(4L, 2L, 
4L, 7L), S = c(4L, 3L, 2L, 2L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

Answer 2

尝试使用dplyrrowwise和rle

df |> rowwise() |> mutate(Same = case_when(length(rle(sort(c_across(A:S)))$values) == 1 ~ "all" ,
length(rle(sort(c_across(A:S)))$values) == 3 ~ "none" ,
c_across(A) == c_across(C) ~ "ac" ,
c_across(C) == c_across(S) ~ "cs" , TRUE ~ "as"))

输出

# A tibble: 4 × 5
# Rowwise: 
ID     A     C     S Same 
<int> <int> <int> <int> <chr>
1     1     4     4     4 all  
2     2     3     2     3 as   
3     3     5     4     2 none 
4     4     7     7     2 ac