R - Neue Spalte basierend auf vorherigen Spalten, für mehrere ähnliche Variablen

Question

Diese Frage ähnelt früheren Fragen (basierend auf meiner Suche), aber mit einer Wendung. Ich hoffe, [s, l, v] anzuwenden, um diese Aktion für Effizienz durchzuführen.

df <- data.frame(id = c(1,2,3,1,2), var1_dose_v1 = c(2,4,NA,1,NA), 
      var1_dose_v2 = c(NA,NA,4,NA,3), 
      var2_dose_v1 = c(NA,4,2,3,5), 
      var2_dose_v2 = c(1,NA,NA,NA,NA), 
      var3_dose_v1 = c(NA,NA,2,3,5), 
      var3_dose_v2 = c(1,4,NA,NA,NA))) 

die wie folgt aussieht unten

id var1_dose_v1 var1_dose_v2 var2_dose_v1 var2_dose_v2 var3_dose_v1 var3_dose_v2 
1   2   NA   NA   1   NA   1 
2   4   NA   4   NA   NA   4 
3   NA   4   2   NA   2   NA 
1   1   NA   3   NA   3   NA 
2   NA   3   5   NA   5   NA 

Ich möchte eine neue Funktion erstellen, die Informationen aus der Version 1 (v1) und Version 2 (v2) jedes var # amalgamiert, die Ausgabe erzeugt unten.

Es ist wichtig für mich zu verwenden, da es Tausende von Var # s gibt.

Danke für Ihre Hilfe!

Answer 1

this-

df[is.na(df)] <- 0 
new_df <- sapply(seq(1:((ncol(df)-1)/2)), function(x) 
      { 
      df[, paste0("var",x,"_dose_v1")] + df[, paste0("var",x,"_dose_v2")] 
      }) 

Answer 2

func <- function(i){ 
    col <- paste0("var",i,"_dose") 
    xx <- colnames(df)[grep(col, colnames(df))] 
    yy <- rowSums(df[xx], na.rm = TRUE) 
} 
l = lapply(1:((dim(df)[2]-1)/2) , func) 

df1 = as.data.frame(l) 
colnames(df1) <- paste0("var",1:((dim(df)[2]-1)/2),"_dose") 

# > df1 
# var1_dose var2_dose var3_dose 
# 1   2   1   1 
# 2   4   4   4 
# 3   4   2   2 
# 4   1   3   3 
# 5   3   5   5 

---

Wenn die 2-Versionen werden immer nebeneinander gehen zu sein: dann concised Version meines Code könnte

l = lapply(1:((dim(df)[2]-1)/2), 
    function(i) rowSums(df[colnames(df)[c(i*2,i*2+1)]], na.rm = T)) 
df1 = as.data.frame(l) 
colnames(df1) <- paste0("var",1:((dim(df)[2]-1)/2),"_dose") 

Answer 3

sein ein haben, Lösung, die für eine beliebige Anzahl von Variablen oder Dosen allgemein ist, gibt es eine neue Funktion von dplyr genannt "Coalesce" für diese gebaut:

library(dplyr) 
grps <- unique(sub("_v.*$?", "", names(df)[-1])) 
mat <- sapply(grps, function(g) { 
    do.call("coalesce", unname(as.list(df[grep(g, names(df))]))) 
}) 
df2 <- data.frame(id=df$id, mat) 
# id var1_dose var2_dose var3_dose 
# 1 1   2   1   1 
# 2 2   4   4   4 
# 3 3   4   2   2 
# 4 1   1   3   3 
# 5 2   3   5   5