如何在R中使用合并值源创建新变量

问题描述

我有来自3个不同来源的医疗注册数据，对于我的许多变量，每个注册都有多个条目。每行仅包含来自1个注册表（源）的数据。我已经能够将这三个变量合并在一起以创建单个“新”变量，但是我还想创建一个变量，该变量说明合并变量的来源。 我对以这种方式使用R是陌生的（通常我会急忙回到excel来操作变量），我花了一些时间寻找类似的示例，但找不到答案。任何帮助将不胜感激。 （初次张贴，因此对提出问题的建议也很有帮助。）

    library(tidyverse)

    df <- tibble(var1 = c(1,2,NA,NA),var2 = c(NA,3,4,var3 = c(NA,5))
    df
    #># A tibble: 5 x 3
    #>    var1  var2  var3
    #>   <dbl> <dbl> <dbl>
    #>1     1    NA    NA
    #>2     2    NA    NA
    #>3    NA     3    NA
    #>4    NA     4    NA
    #>5    NA    NA     5

    #CoalesCe x,y and z to 'new' variable

    >df$new <- coalesce(df$var1,df$var2,df$var3)

    >df
    #># A tibble: 5 x 4
    #>     var1  var2  var3   new
    #>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
    #> 1     1    NA    NA     1
    #> 2     2    NA    NA     2
    #> 3    NA     3    NA     3
    #> 4    NA     4    NA     4
    #> 5    NA    NA     5     5

    #I would also like a variable that gives the 'source' of the coalesced variable,that         
    would look like below,but I cannot figure out how to do this 
    >df_final
    #># A tibble: 5 x 5
    #>   var1  var2  var3   new source
    #>   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> 
    #>1     1    NA    NA     1 var1  
    #>2     2    NA    NA     2 var1  
    #>3    NA     3    NA     3 var2  
    #>4    NA     4    NA     4 var2  
    #>5    NA    NA     5     5 var3 

解决方法

一个选项：

df$source <- 
  do.call(
    coalesce,lapply(seq_len(ncol(df)),function(i) ifelse(is.na(df[[i]]),NA,names(df)[[i]]))    
  )
# [1] "var1" "var1" "var2" "var2" "var3"

第二个选项（需要data.table）

names(df)[sapply(data.table::transpose(df),function(x) match(FALSE,is.na(x)))]
# [1] "var1" "var1" "var2" "var2" "var3"

第三种纯碱R解决方案：

names(df)[apply(df,1,is.na(x)))]
# [1] "var1" "var1" "var2" "var2" "var3"

,

使用rowwise：

tibble(var1 = c(1,2,NA),var2 = c(NA,3,4,var3 = c(NA,5)) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(source = names(.)[which(!is.na(c_across(var1:var3)))])

   var1  var2  var3 source
  <dbl> <dbl> <dbl> <chr> 
1     1    NA    NA var1  
2     2    NA    NA var1  
3    NA     3    NA var2  
4    NA     4    NA var2  
5    NA    NA     5 var3