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匹配一行中包含多个条目的列并改变结果

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我有一个数据框：

col_1 <- c("A", "A", "B", "B", "C", "C")
col_2 <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F")
col_3 <- c("A", "B", "C", "C", "B", "A")

df <- data.frame(col_1, col_2, col_3)

我想改变一个包含TRUE或FALSE的新列，具体取决于任何行是否有两个以上相同的条目 .

例如 . ：

t_f <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE)

更好的是，如果我可以有一个包含重复值的列，例如：

name <- c("A", "B", "C", NA, NA, NA)
r dplyr data-manipulation mutate

3 回答

  • 0

    第一个要求

    df$t_f <- apply(df, 1, function(x) any(duplicated(x)))

    而你的第二个

    df$name <- apply(df, 1, function(x) ifelse(any(duplicated(x)), x[which(duplicated(x))], NA))
    回复于
  • 0

    对于您的第二个要求：

    col_1 <- c("A", "A", "B", "B", "C", "C")
col_2 <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F")
col_3 <- c("A", "B", "C", "C", "B", "A")

df <- data.frame(col_1, col_2, col_3)

df$name <- apply(df, 1, 
      function(row)ifelse(max(table(row))>=2, 
                          names(table(row))[which.max(table(row))], NA))

df
#>   col_1 col_2 col_3 name
#> 1     A     A     A    A
#> 2     A     B     B    B
#> 3     B     C     C    C
#> 4     B     D     C <NA>
#> 5     C     E     B <NA>
#> 6     C     F     A <NA>
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  • 2

    在基地R你可以尝试

    ifelse(colSums(table(row(df), as.matrix(df)) >= 2) == 1, colnames(table(row(df), as.matrix(df))), NA)
A   B   C   D   E   F 
"A" "B" "C"  NA  NA  NA

    在tidyverse你可以做到

    library(tidyverse)
df %>% 
  mutate_if(is.factor, as.character) %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(dup=anyDuplicated(c(col_1, col_2, col_3))!=0) %>% 
  mutate(which.dup=c(col_1, col_2, col_3)[which(duplicated(c(col_1, col_2, col_3)))[1]])
Source: local data frame [6 x 5]
Groups: <by row>
# A tibble: 6 x 5
  col_1 col_2 col_3 dup   which.dup
  <chr> <chr> <chr> <lgl> <chr>    
1 A     A     A     TRUE  A        
2 A     B     B     TRUE  B        
3 B     C     C     TRUE  C        
4 B     D     C     FALSE NA       
5 C     E     B     FALSE NA       
6 C     F     A     FALSE NA
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