R- Neue Spalte basierend auf aktuellen Werten aus anderen Spalten

Question

Ich möchte eine Datenrahmenspalte basierend darauf erstellen, ob eine der anderen Spalten einen aktuellen Wert hat.

Beispiel: Spalte c wurde erstellt, abhängig davon, ob im Rest der Zeile Werte vorhanden sind.

age bmi hyp chl c 
1 1 NA NA NA NA 
2 2 22.7 1 187 1 
3 1 NA 1 187 1 
4 3 NA NA NA NA 
5 1 20.4 1 113 1 
6 3 NA NA 184 1 
7 1 22.5 1 118 1 
8 1 30.1 1 187 1 
9 2 22.0 1 238 1 
10 2 NA NA NA NA 
11 1 NA NA NA NA 
12 2 NA NA NA NA 
13 3 21.7 1 206 1 
14 2 28.7 2 204 1 
15 1 29.6 1 NA 1 
16 1 NA NA NA NA 
17 3 27.2 2 284 1 
18 2 26.3 2 199 1 
19 1 35.3 1 218 1 
20 3 25.5 2 NA 1 
21 1 NA NA NA NA 
22 1 33.2 1 229 1 
23 1 27.5 1 131 1 
24 3 24.9 1 NA 1 
25 2 27.4 1 186 1 

Spalt c wurde mit dem folgenden Code erstellt:

df <- transform(df, c=ifelse(!(is.na(bmi)) | !(is.na(hyp)) | !(is.na(chl)),1,NA)) 

Meine Frage ist: Wie kann ich eine Funktion erstellen, die die oben tut, ohne die Spalten angeben. Dh wenn ich einen Datensatz mit 45 Spalten habe, möchte ich nicht alle in der ifelp-Anweisung nennen.

Vielen Dank im Voraus.

Answer 1

Wir rowSums auf einer logischen Matrix verwenden und wandelt es dann in ein vector von NA und 1

df$c <- NA^!rowSums(!is.na(df[-1])) 
df$c 
#[1] NA 1 1 NA 1 1 1 1 1 NA NA NA 1 1 1 NA 1 1 1 1 NA 1 1 1 1 

Answer 2

Wir können auch die Funktion aus der coalescedplyr Paket verwenden.

dt2 <- dt %>% 
    mutate_all(funs(as.numeric(.))) %>% 
    mutate(c = coalesce(.$bmi, .$hyp, .$chl)) %>% 
    mutate(c = ifelse(!is.na(c), 1, c)) 

dt2 
    age bmi hyp chl c 
1 1 NA NA NA NA 
2 2 22.7 1 187 1 
3 1 NA 1 187 1 
4 3 NA NA NA NA 
5 1 20.4 1 113 1 
6 3 NA NA 184 1 
7 1 22.5 1 118 1 
8 1 30.1 1 187 1 
9 2 22.0 1 238 1 
10 2 NA NA NA NA 
11 1 NA NA NA NA 
12 2 NA NA NA NA 
13 3 21.7 1 206 1 
14 2 28.7 2 204 1 
15 1 29.6 1 NA 1 
16 1 NA NA NA NA 
17 3 27.2 2 284 1 
18 2 26.3 2 199 1 
19 1 35.3 1 218 1 
20 3 25.5 2 NA 1 
21 1 NA NA NA NA 
22 1 33.2 1 229 1 
23 1 27.5 1 131 1 
24 3 24.9 1 NA 1 
25 2 27.4 1 186 1 

DATA

dt <- read.table(text = " age bmi hyp chl 
1 1 NA NA NA 
       2 2 22.7 1 187 
       3 1 NA 1 187 
       4 3 NA NA NA 
       5 1 20.4 1 113 
       6 3 NA NA 184 
       7 1 22.5 1 118 
       8 1 30.1 1 187 
       9 2 22.0 1 238 
       10 2 NA NA NA 
       11 1 NA NA NA 
       12 2 NA NA NA 
       13 3 21.7 1 206 
       14 2 28.7 2 204 
       15 1 29.6 1 NA 
       16 1 NA NA NA 
       17 3 27.2 2 284 
       18 2 26.3 2 199 
       19 1 35.3 1 218 
       20 3 25.5 2 NA 
       21 1 NA NA NA 
       22 1 33.2 1 229 
       23 1 27.5 1 131 
       24 3 24.9 1 NA 
       25 2 27.4 1 186", 
       header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)