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使用dplyr测试多列中的值是否相同

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我在数据框中有一些列是字符变量 . 下面给出了我感兴趣的列可能如下所示的两行示例：

a <- rep('Agree', 20)
b <- rep(c('Disagree', 'Agree'), 10)
dat <- data.frame(rbind(a,b), stringsAsFactors = FALSE)

我想识别每列具有相同值的所有行 . 例如，使用dplyr mutate，我想创建一个名为'allSame'的新变量，其中'dat'第一行的值为'yes'，第二行的值为'no' .

我还想按数字而不是名称对列进行索引，因为有些变量的名称非常长，而且数据框中有多组列我想要这样做 .

r dplyr

2 回答

  • 1

    如果要独立迭代每一行，请使用 sapply . 可能值得查找functionals

    a <- rep('Agree', 20)
b <- rep(c('Disagree', 'Agree'), 10)
df <- data.frame(a, b, stringsAsFactors =F)


df <- mutate(df, same = sapply(1:nrow(df), function(i){
  if(a[i] == b[i]){'yes'} else {'no'}
}))

    重命名应该使用 names

    names(df) <- paste0('index_', 1:length(names(df))
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  • 0

    以下是检查您是否有相同答案的一种方法（即，所有同意或所有不同意） . 我创建了一个最小样本并执行了以下操作 . 您想检查每行是否只有"Agree"或"Disagree" . 您可以使用逻辑检查 . mydf == "Agree" 返回带有T或F的矩阵 . 使用 rowSums() ，可以计算每行中有多少次T.如果结果等于ncol（mydf），在这种情况下为3，则只有"Agree" . 如果您有0，则只有"Disagree" . 我想你想要这些案例是肯定的 . allSame 中的TRUE表示是 .

    mydf <- data.frame(col1 = c("Agree", "Agree", "Disagree"),
                   col2 = c("Agree", "Disagree", "Disagree"),
                   col3 = c("Agree", "Disagree", "Disagree"),
                   stringsAsFactors = FALSE)

#      col1     col2     col3
#1    Agree    Agree    Agree
#2    Agree Disagree Disagree
#3 Disagree Disagree Disagree

mydf %>%
mutate(allSame = (rowSums(mydf == "Agree") == 0 |
                  rowSums(mydf == "Agree") == ncol(mydf)))

#      col1     col2     col3 allSame
#1    Agree    Agree    Agree    TRUE
#2    Agree Disagree Disagree   FALSE
#3 Disagree Disagree Disagree    TRUE

    鉴于上述情况，您可以：

    dat %>%
mutate(allSame = (rowSums(dat == "Agree") == 0 |
                  rowSums(dat == "Agree") == ncol(dat)))
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