R：使mutate调用从处理三个二进制变量变为n个二进制变量

问题描述

我有一个数据帧，其中包含3个与时间段1相关的二进制变量和3个与时间2相关的相应变量。

df <- data.frame("user" = c("a","b","c","d","e"),"item_1_time_1" = c(1,NA),"item_2_time_1" = c(1,1,"item_3_time_1" = c(0,0),"item_1_time_2" = c(1,"item_2_time_2" = c(1,"item_3_time_2" = c(0,1))

df

   user item_1_time_1 item_2_time_1 item_3_time_1 item_1_time_2 item_2_time_2 item_3_time_2
1    a             1             1             0             1             1             0
2    b             0             1             0             0             0             0
3    c             0             1             1             0             0             1
4    d             0             0             1             0             0             0
5    e            NA            NA             0            NA            NA             1

我想知道在第1周期内观察到的给定1是否有item，但在第2周期内没有。此外，我想知道观察是否在在第1期间而不是第2期间哪个项目是1。

所以理想的输出看起来像

df2 <- data.frame("user" = c("a",1),"item_1_check" = c(1,"item_2_check" = c(1,"item_3_check" = c(1,item_check = c(1,1))

df2 

user item_1_time_1 item_2_time_1 item_3_time_1 item_1_time_2 item_2_time_2 item_3_time_2 item_1_check item_2_check item_3_check item_check
1    a             1             1             0             1             1             0            1            1            1          1
2    b             0             1             0             0             0             0            1            0            1          0
3    c             0             1             1             0             0             1            1            0            1          0
4    d             0             0             1             0             0             0            1            1            0          0
5    e            NA            NA             0            NA            NA             1            1            1            1          1

到目前为止，我已经尝试过

library(tidyverse)
df2 <- df %>%
   mutate(across(ends_with('time_2'),replace_na,0)) %>% 
   mutate(across(ends_with('time_1'),0)) %>% 
   mutate(item_1_check = if_else(item_1_time_1 == 1 & item_1_time_2 == 0,item_2_check = if_else(item_2_time_1 == 1 & item_2_time_2 == 0,item_3_check = if_else(item_3_time_1 == 1 & item_3_time_2 == 0,1)) %>% 
   mutate(item_check = pmin(item_1_check,item_2_check,item_3_check))

我想概括一下上述mutate调用，以便它们可以处理n个项目，而不仅仅是3个。是否可以使用ends_with('check')作为最终的mutate？变量名称不变，但项号和时间段不变。

解决方法

一种选择是将其重塑为“长”格式并执行一次

<v-text-field>

---

或使用setTimeout

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% 
  pivot_longer(cols = -user,names_to = c('group','.value'),names_sep="_(?=time)") %>% 
  mutate(across(starts_with('time'),replace_na,0)) %>% 
  group_by(group) %>% 
  transmute(user,check = !(time_1 & !time_2)) %>% 
  ungroup %>% 
  group_by(user) %>%
  summarise(check = min(check),.groups = 'drop') %>% 
  right_join(df,.) %>%
  select(names(df),check)
# user item_1_time_1 item_2_time_1 item_3_time_1 item_1_time_2 item_2_time_2 item_3_time_2 check
#1    a             1             1             0             1             1             0     1
#2    b             0             1             0             0             0             0     0
#3    c             0             1             1             0             0             1     0
#4    d             0             0             0             0             0             0     1
#5    e            NA            NA             0            NA            NA             1     1