R - Konvertieren Sie verschiedene Dummy/logische Variablen in eine einzige kategoriale Variable/Faktor aus ihrem Namen

Question

Meine Frage hat starke Ähnlichkeiten mit this one und this other one, aber mein Datensatz ist ein bisschen anders und ich kann nicht scheinen, dass diese Lösungen funktionieren . Bitte entschuldigen Sie, wenn ich etwas missverstanden habe und diese Frage überflüssig ist.

Ich habe einen Datensatz wie diese:

df <- data.frame(
    id = c(1:5), 
    conditionA = c(1, NA, NA, NA, 1), 
    conditionB = c(NA, 1, NA, NA, NA), 
    conditionC = c(NA, NA, 1, NA, NA), 
    conditionD = c(NA, NA, NA, 1, NA) 
) 
# id conditionA conditionB conditionC conditionD 
# 1 1   1   NA   NA   NA 
# 2 2   NA   1   NA   NA 
# 3 3   NA   NA   1   NA 
# 4 4   NA   NA   NA   1 
# 5 5   1   NA   NA   NA 

(Beachten Sie, dass abgesehen von diesen Spalten, ich habe eine Menge von anderen Spalten, die nicht von der aktuellen Manipulation betroffen sein sollten.)

so

, ich beobachte, dass conditionA, conditionB, conditionC und conditionD sind für beide Seiten exclusives und besser werden sollte, als eine einzelne kategoriale Variable dargestellt, dh factor, dass sollte wie folgt aussehen:

# id  type 
# 1 1 conditionA 
# 2 2 conditionB 
# 3 3 conditionC 
# 4 4 conditionD 
# 5 5 conditionA 

Ich habe mit gather oder unite von tidyr untersucht, aber es entspricht nicht diesen Fall (mit unite wir die Informationen aus dem Variablennamen verlieren).

Ich versuchte mit kimisc::coalescence.na, wie in der ersten Antwort vorgeschlagen, aber 1. Ich brauche zuerst einen Faktor Wert basierend auf dem Namen für jede Spalte, 2. Es funktioniert nicht wie erwartet, nur einschließlich der ersten Säule:

library(kimisc) 
# first, factor each condition with a specific label 
df$conditionA <- df$conditionA %>% 
    factor(levels = 1, labels = "conditionA") 
df$conditionB <- df$conditionB %>% 
    factor(levels = 1, labels = "conditionB") 
df$conditionC <- df$conditionC %>% 
    factor(levels = 1, labels = "conditionC") 
df$conditionD <- df$conditionD %>% 
    factor(levels = 1, labels = "conditionD") 

# now coalesce.na to merge into a single variable 
df$type <- coalesce.na(df$conditionA, df$conditionB, df$conditionC, df$conditionD) 

df 
# id conditionA conditionB conditionC conditionD  type 
# 1 1 conditionA  <NA>  <NA>  <NA> conditionA 
# 2 2  <NA> conditionB  <NA>  <NA>  <NA> 
# 3 3  <NA>  <NA> conditionC  <NA>  <NA> 
# 4 4  <NA>  <NA>  <NA> conditionD  <NA> 
# 5 5 conditionA  <NA>  <NA>  <NA> conditionA 

habe ich versucht, die anderen Vorschläge aus der zweiten Frage, haben aber keinen gefunden, der mir das erwartete Ergebnis bringen würde ...

Answer 1

Sie auch versuchen können:

colnames(df)[2:5][max.col(!is.na(df[,2:5]))] 
#[1] "conditionA" "conditionB" "conditionC" "conditionD" "conditionA" 

Das obige funktioniert, wenn eine und nur eine Spalte für jede Zeile einen anderen Wert als NA hat. Wenn die Werte einer Zeile können alle NA s sein, dann können Sie versuchen:

mat<-!is.na(df[,2:5]) 
colnames(df)[2:5][max.col(mat)*(NA^!rowSums(mat))] 

Answer 2

library(tidyr) 
library(dplyr) 

df <- df %>% 
    gather(type, count, -id) 
df <- df[complete.cases(df),][,-3] 
df[order(df$id),] 
    id  type 
1 1 conditionA 
7 2 conditionB 
13 3 conditionC 
19 4 conditionD 
5 5 conditionA 

Answer 3

Versuchen:

# id  type 
#1 1 conditionA 
#2 2 conditionB 
#3 3 conditionC 
#4 4 conditionD 
#5 5 conditionA 

---

aktualisieren

:

library(dplyr) 
library(tidyr) 

df %>% gather(type, value, -id) %>% na.omit() %>% select(-value) %>% arrange(id) 

Welche gibt

Um den Fall, dass Sie ausführliche in den Kommentaren zu umgehen, können Sie den Vorgang auf den gewünschten Teil des Datenrahmens tun und dann left_join() die anderen Spalten:

df %>% 
    select(starts_with("condition"), id) %>% 
    gather(type, value, -id) %>% 
    na.omit() %>% 
    select(-value) %>% 
    left_join(., df %>% select(-starts_with("condition"))) %>% 
    arrange(id)