我有這個資料框：
df <- structure(list(lg0 = c(FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE,
TRUE), lg2 = c(FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE
), lg4 = c(TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE), ld0 = c(TRUE,
TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE), ld1 = c(FALSE, FALSE,
FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE), ld2 = c(FALSE, FALSE, FALSE,
FALSE, TRUE, FALSE, FALSE), ld4 = c(FALSE, FALSE, FALSE, FALSE,
FALSE, FALSE, FALSE)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-7L))
lg0 lg2 lg4 ld0 ld1 ld2 ld4
1 FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
2 FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
3 TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
4 TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
5 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
6 TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
7 TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
如何添加缺失的列lg1, lg3,ld3填充FALSE.
我想“準”完成/填充/擴展缺少的 COLUMNS 以獲得此：
這應該獨立于哪些列不存在，這可以改變。
期望輸出：
lg0 lg1 lg2 lg3 lg4 ld0 ld1 ld2 ld3 ld4
FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
到目前為止，我已經嘗試過：
library(tidyr)
library(dplyr)
library(readr)
df2 <- df1 %>%
pivot_longer(
everything()
) %>%
mutate(id = parse_number(name))
expand(df2, id, name)
uj5u.com熱心網友回復：
在 中base R，我們可以構建一個新的資料集，FALSE并根據匹配的列名將 'df' 分配回它
nm1 <- paste0(rep(c("lg", "ld"), each = 5), 0:4)
df2 <- as.data.frame(matrix(FALSE, nrow = nrow(df),
ncol = length(nm1), dimnames = list(NULL, nm1)))
df2[names(df)] <- df
-輸出
> df2
lg0 lg1 lg2 lg3 lg4 ld0 ld1 ld2 ld3 ld4
1 FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
2 FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
3 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
4 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
5 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
6 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
7 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
如果我們想自動構造 nm1
d1 <- as.numeric(sub("\\D ", "", names(df)))
nm1 <- c(t(outer(unique(sub("\\d ", "", names(df))),
min(d1):max(d1), FUN = paste0)))
df[setdiff(nm1, names(df))] <- FALSE
df[nm1]
uj5u.com熱心網友回復：
我認為您可以使用以下解決方案：
library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
pivot_longer(everything()) %>%
extract(name, c("base", "pre"), regex = "(\\D )(\\d )") %>%
mutate(id = rep(1:ncol(df), each = ncol(df))) %>%
group_by(id, base) %>%
mutate(pre = as.integer(pre)) %>%
complete(pre = seq(min(pre), max(pre), 1), fill = list(value = FALSE)) %>%
unite("New_Name", c(base, pre), sep = "") %>%
pivot_wider(names_from = New_Name, values_from = value) %>%
ungroup() %>%
select(-id) %>%
relocate(starts_with("lg"))
# A tibble: 7 x 10
lg0 lg1 lg2 lg3 lg4 ld0 ld1 ld2 ld3 ld4
<lgl> <lgl> <lgl> <lgl> <lgl> <lgl> <lgl> <lgl> <lgl> <lgl>
1 FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
2 FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
3 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
4 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
5 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
6 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
7 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
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