Выполнить двоичную операцию над столбцами с одинаковыми именами в фрейме данных

#r #dplyr

#r #dplyr

Вопрос:

У меня есть набор данных, в котором есть столбцы с одинаковыми именами.

     name check_id a b a b
1 item_1    00192 1 0 0 0
2 item_2    21231 0 1 0 0
3 item_3     2413 1 0 0 1
4 item_1    23423 1 0 0 0
5 item_4      232 0 0 1 0
6 item_3      232 1 0 0 1
  

Мне нужно оставить только один a и один b столбец, применив or операцию между столбцами с одинаковыми именами.

Комментарии:

1. Вы можете использовать номера столбцов, когда имена не уникальны, или вы можете преобразовать имена, чтобы они были уникальными. Рефакторинг будет выполнен автоматически, если вы это сделаете your_data = data.frame(your_data) . (В итоге вы получите a и a.1 , b и b.1 и т. Д.

Ответ №1:

Вот пример использования имен. Это немного сложно и, возможно, хрупко, но оно работает с вашими образцами данных и должно увеличиваться, даже если у вас более 2 дубликатов.

 d = read.table(text = '    name check_id a b a b
1 item_1    00192 1 0 0 0
2 item_2    21231 0 1 0 0
3 item_3     2413 1 0 0 1
4 item_1    23423 1 0 0 0
5 item_4      232 0 0 1 0
6 item_3      232 1 0 0 1', header = T, check.names = F)

names_to_replace = c("a", "b")
new_cols = list()

for (n in names_to_replace) {
  # calculate new column
  new_cols[[n]] = as.integer(Reduce(f = "|", x = d[names(d) == n]))
  # drop old columns
  d[names(d) == n] = list(NULL)
}
d = cbind(d, new_cols)
#     name check_id a b
# 1 item_1      192 1 0
# 2 item_2    21231 0 1
# 3 item_3     2413 1 1
# 4 item_1    23423 1 0
# 5 item_4      232 1 0
# 6 item_3      232 1 1