Я пытаюсь создать новые поля из df на основе совпадения условий. Ниже приведен df, который я пытаюсь использовать.
abc<- tibble::tribble(
~type, ~match_type, ~count,
"type b", "alpha", 2,
"type a", "alpha", 4,
"type b", "alpha", 1,
"type a", "alpha", 2,
"type a", "beta", 32,
"type a", "beta", 40,
"type a", "beta", 39,
"type a", "beta", 40,
"type a", "beta", 55,
"type b", "beta", 66,
"type b", "beta", 35,
"type b", "beta", 72,
"type b", "beta", 54,
"type b", "beta", 30,
"type b", "beta", 22,
"type b", "beta", 24,
"type b", "beta", 13,
"type b", "beta", 32,
"type b", "beta", 18,
"type b", "beta", 40
)
Теперь, если match_type равно alpha, тогда создайте новое поле с именем альфа и просуммируйте там числа счетчика и аналогично для бета.
Это то, что я пробовал до сих пор, и ошибка, которую я получаю.
abc %>% mutate(alpha=(count[match_type =="alpha"]),
beta=(count[match_type =="beta"]))
Error: `mutate()` argument `alpha` must be recyclable.
ℹ `alpha` is `(count[match_type == "alpha"])`.
x `alpha` can't be recycled to size 20.
ℹ `alpha` must be size 20 or 1, not 4.
Я пытаюсь создать новый df, подобный этому (в этом примере числа могут не складываться)
result <- tibble::tribble(
~type, ~alpha, ~beta,
"type b", 22, 2,
"type a", 12, 4
)
Как только я получу это выше df, я хочу вставить эти значения в этот фрейм данных на основе поля type, которое на данный момент равно na.
final_df <-tibble::tribble(
~type, ~alpha, ~beta, val1 ,val2,
"type b", na, na, 4,5,
"type a", na, na,3,2,
"type c", 22, 2,2,3,
"type d", 12, 4,12,12,
"type e", 22, 2,4,5,
"type f", 12, 4,3,4
)
Я делаю слишком много шагов. есть простой способ сделать это. Спасибо
1 ответ
Если нам нужен sum и мы хотим изменить его форму, используйте pivot_wider, а затем выполните right_join с 'final_fd' и coalesce столбцами 'alpha', 'beta' ( предполагая, что na равно NA)
library(dplyr)
library(tidyr)
abc %>%
pivot_wider(names_from = match_type, values_from = count,
values_fn = list(count = sum)) %>%
right_join(final_df, by = 'type') %>%
transmute(type, alpha = coalesce(alpha.y, alpha.x),
beta = coalesce(beta.y, beta.x), val1, val2)
# A tibble: 6 x 5
# type alpha beta val1 val2
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 type b 3 406 4 5
#2 type a 6 206 3 2
#3 type c 22 2 2 3
#4 type d 12 4 12 12
#5 type e 22 2 4 5
#6 type f 12 4 3 4
Или используя data.table, сделайте join после преобразования формата abc в широкий с помощью dcast
library(data.table)
setDT(final_df)[dcast(setDT(abc), type ~ match_type,
value.var = 'count', sum), c('alpha','beta') :=
.(i.alpha, i.beta), on = .(type)]
Данные
final_df <- structure(list(type = c("type b", "type a", "type c", "type d",
"type e", "type f"), alpha = c(NA, NA, 22, 12, 22, 12), beta = c(NA,
NA, 2, 4, 2, 4), val1 = c(4, 3, 2, 12, 4, 3), val2 = c(5, 2,
3, 12, 5, 4)), row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", "tbl",
"data.frame"))
Похожие вопросы
Новые вопросы
r
R - это бесплатный язык программирования с открытым исходным кодом и программная среда для статистических вычислений, биоинформатики, визуализации и общих вычислений. Пожалуйста, предоставьте минимальные и воспроизводимые примеры вместе с желаемым результатом. Используйте dput () для данных и укажите все небазовые пакеты с вызовами library (). Не вставляйте изображения для данных или кода, вместо этого используйте блоки кода с отступом. По вопросам, связанным со статистикой, используйте https://stats.stackexchange.com.
En Español