列のサブセット全体で一致する文字列またはNAに基づいて、行ごとに変更します

Question

行内の複数の列にまたがる文字列を照合する方法についてアドバイスはありますか？

列全体のNAのみに一致するdplyrを使用して、すべての変数がNAである行を削除し、それらをフィルタリングして、新しい変数を作成しないことから適応。

おもちゃの例：

library(dplyr)
df <- tibble(a = c('a', 'a', 'a', NA), 
             b1 = c('b', 'c', NA, NA), 
             b2 = c('d', NA, NA, NA),
             b3 = c('e', NA, NA, NA),
             b4 = c('f', NA, NA, NA))
df

# A tibble: 4 x 5
  a     b1    b2    b3    b4   
  <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 a     b     d     e     f    
2 a     c     NA    NA    NA   
3 a     NA    NA    NA    NA   
4 NA    NA    NA    NA    NA 

all_na行全体がNAの場合に新しい変数を作成するには、次のようにします。

df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(all_na = all(is.na(across())))


# A tibble: 4 x 6
# Rowwise: 
  a     b1    b2    b3    b4    all_na
  <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <lgl> 
1 a     b     d     e     f     FALSE 
2 a     c     NA    NA    NA    FALSE 
3 a     NA    NA    NA    NA    FALSE 
4 NA    NA    NA    NA    NA    TRUE   

列のサブセット（「b」で始まる）のみがNAの場合に、新しい変数を作成するには b_is_na

df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(b_is_na = all(is.na(across(starts_with('b'))))) %>% 
  ungroup()

# A tibble: 4 x 6
  a     b1    b2    b3    b4    b_is_na
  <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <lgl>  
1 a     b     d     e     f     FALSE  
2 a     c     NA    NA    NA    FALSE  
3 a     NA    NA    NA    NA    TRUE   
4 NA    NA    NA    NA    NA    TRUE   

質問：

ただし、行内の場合、列のサブセットが文字列一致ORNAである場合、変数を作成する方法がわかりません。たとえば、'c' or NA

必要な出力：

# A tibble: 4 x 6
  a     b1    b2    b3    b4    b_is_na
  <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <lgl>  
1 a     b     d     e     f     FALSE  
2 a     c     NA    NA    NA    TRUE  
3 a     NA    NA    NA    NA    TRUE   
4 NA    NA    NA    NA    NA    TRUE   

Answer 1

base Rオプションで効率的なベクトル化オプションは次のようになりrowSums論理的にmatrix

nm1 <- startsWith(names(df), 'b')
df$b_is_na <- rowSums(df[nm1] == 'c'|is.na(df[nm1])) > 0 df$b_is_na
#[1] FALSE  TRUE  TRUE  TRUE

---

と一緒に使用することもできます mutate

library(dplyr)
df %>%
  mutate(b_is_na = rowSums(select(., starts_with('b')) == 
             'c'|is.na(select(., starts_with('b')))) > 0)
# A tibble: 4 x 6
#  a     b1    b2    b3    b4    b_is_na
#  <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <lgl>  
#1 a     b     d     e     f     FALSE  
#2 a     c     <NA>  <NA>  <NA>  TRUE   
#3 a     <NA>  <NA>  <NA>  <NA>  TRUE   
#4 <NA>  <NA>  <NA>  <NA>  <NA>  TRUE 

注：使用rowwiseは非効率的な方法になります

またはとc_across、しかしそれはそれほど最適ではないかもしれません

df %>% 
   rowwise %>%
   mutate(b_is_na = {
        tmp <- c_across(starts_with('b'))
         any(is.na(tmp)|tmp == 'c') }) %>%
   ungroup
# A tibble: 4 x 6
#  a     b1    b2    b3    b4    b_is_na
#  <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <lgl>  
#1 a     b     d     e     f     FALSE  
#2 a     c     <NA>  <NA>  <NA>  TRUE   
#3 a     <NA>  <NA>  <NA>  <NA>  TRUE   
#4 <NA>  <NA>  <NA>  <NA>  <NA>  TRUE