Блог

У меня есть два кадра данных, где один содержит данные, а другой содержит описание указанных данных. В первом есть столбец идентификатора, а затем по одному столбцу для каждой переменной-года (я приведу пример внизу). Мне нужен результат с новым фреймом данных, имеющим описание в качестве имени переменной, и один столбец pr. переменная и переменная нового года. Для достижения этой цели я так для создал эту функцию:

 Add_year_var <- function(Data, navn){
Years <-  unique(Data$Aar)
Data <- Data %>%
  distinct(Aar, .keep_all = TRUE) %>% 
  pivot_longer(Aar, values_to = "year")
NewData <- KomSPSS %>%
select(ID, Data$variable)
colnames(NewData) <- c("Kommune", Years)
NewData <- NewData %>%
 pivot_longer(2:ncol(NewData), names_to = "year", values_to = navn)
}
 

На основе поиска переменной в кодовой книге с помощью filter(str_detect(Desc, "name_here") , создания нового фрейма данных, к которому я могу применить функцию. Затем эти новые данные были объединены в третий фрейм данных, содержащий все переменные.

Однако данные содержат почти 2000 переменных, поэтому выполнение этого вручную займет значительное количество времени. Поэтому я задался вопросом, есть ли способ сделать это для всех строк сразу, используя либо функцию apply, либо цикл for. Однако, используя их, я не смог понять, как отфильтровать, какие переменные принадлежат друг другу, и как их назвать. Я попытался создать новую функцию, содержащую:

 FltDes <- function(name){
       filter(str_detect(Desc, name)
      }
 

Сделав это частью описанной выше функции, я планировал, что затем смогу присвоить каждой строке в кодовой книге аргумент «имя», однако это не позволило использовать аргумент » имя » в качестве шаблона для функции str_detect. Есть какие-нибудь подсказки о том, как это можно сделать? Мы ценим любую помощь!

Изменить: Новые кадры данных

Данные состоят из двух фреймов данных, один из которых содержит данные, а другой показывает название и год для каждого столбца в данных.

Кодовая книга:

Data/KomSPSS:

From the codebook I then make a new dataframe, containing a unique description:

 NewData <- Codebook %>%
         filter(str_detect("Effektivt stemmeberettigede: I alt")
 

To this new dataframe I can then apply the function:

 Result <- add_year_variable(NewData, 
          "Effektivt_stemmeberettigede_I_alt")
 

Resulting in this final dataframe:

Допустим, ваши данные выглядят так, как показано выше.

Сначала мы фильтруем «Effectivt_stemmeberettigede:_I_alt»:

 library(tidyverse)

codebook <- codebook %>% 
  filter(Desc == "Effektivt_stemmeberettigede:_I_alt")
 

Далее мы объединяем codebook и data :

 data %>% 
  pivot_longer(-ID, names_to="variable") %>% 
  left_join(codebook, by=c("ID", "variable")) %>% 
  select(Kommune = ID, year = Aar, Desc, value) %>% 
  drop_na() %>% 
  pivot_wider(names_from="Desc")
 

который возвращает

 # A tibble: 4 x 3
  Kommune  year `Effektivt_stemmeberettigede:_I_alt`
    <dbl> <dbl>                                <dbl>
1       1  1898                                  972
2       6  1901                                 1545
3       7  1907                                  408
4       8  1910                                 2011