假设我希望通过不同的setosa-ID 将数据放入宽格式。
iris2 <- iris %>%
head(10) %>%
mutate(num = 1:10,
ID = str_c(Species,1:10))
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species num ID
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 1 setosa1
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 2 setosa2
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 3 setosa3
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 4 setosa4
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 5 setosa5
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 6 setosa6
7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa 7 setosa7
8 5.0 3.4 …test.dat <- c("abcde", "abcXe", "abcdY", "abcXY", "abYcXY", "abcYX")
test.want <- c("abcde", "abc1Xe", "abcd1Y", "abc1XY", "abYc1XY", "abcY1X")
假设我希望在“X”或“Y”之前添加“1”，并且如果“X”和“Y”都存在，则仅在“X”之前添加“ 1”。
library(tidyverse)
case_when(
str_detect(test.dat, "X") ~ str_replace(test.dat, "X", "1X"),
str_detect(test.dat, "Y") ~ str_replace(test.dat, "Y", "1Y"),
TRUE ~ as.character(test.dat)
)
这是可行的，但是有没有更好的方法以简洁的方式做到这一点？也许是单人str_replace？
如果是“X”或“Y”（以先到者为准），第二种情况怎么样？
test.dat <- c("abcde", "abcXe", "abcdY", "abcXY", "abYcXY", "abcYX")
test.want <- c("abcde", "abc1Xe", "abcd1Y", "abc1XY", "ab1YcXY", "abc1YX")
stringr 是更好的选择，但我欢迎任何其他方法。谢谢。
set.seed(3)
library(dplyr)
dat <- tibble(Measure = c("Height","Weight","Width","Length"),
AD1_1= rpois(4,10),
AD1_2= rpois(4,9),
AD2_1= rpois(4,10),
AD2_2= rpois(4,9),
AD3_1= rpois(4,10),
AD3_2= rpois(4,9),
AD4_1= rpois(4,10),
AD4_2= rpois(4,9),
AD5_1= rpois(4,10),
AD5_2= rpois(4,9),
AD6_1= rpois(4,10),
AD6_2= rpois(4,9))
假设我有这样的数据。我希望计算每个 AD 的差异，并与下划线数字配对，即 AD1diff、AD2diff、AD3diff。
而不是写作
dat %>%
mutate(AD1diff = AD1_1 - AD1_2,
AD2diff = AD2_1 - AD2_2,
...)
写这个的有效方法是什么？
假设我想选择所有包含1.
test.dat <- tibble(
name = c("A","B","C"),
alert_A = c(1,1,1),
alert_B = c(1,1,0),
alert_C = c(1,0,1),
alert_D = c(1,0,0),
alert_E = c(0,0,0)
)
> test.dat
# A tibble: 3 x 6
name alert_A alert_B alert_C alert_D alert_E
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 A 1 1 1 1 0
2 B 1 1 0 0 0
3 C 1 0 1 0 0
> test.want
# A tibble: 3 x 5
name alert_A alert_B alert_C alert_D
<chr> …