R - 複数の類似変数の前の列に基づく新しい列

Question

この質問は以前の質問（私の検索に基づく）に似ていますが、ひねられています。 [s、l、v]を適用して効率化を図ることを望みます。私は出力を生成し、それぞれのvar＃のバージョン1（v1）およびバージョン2（v2）からの情報を融合する新しい機能を作成したい

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 

の下に次のようになります

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))) 

以下。

id 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 

何千ものvarがあるので、私はapplyを使用することが重要です。

ありがとうございました！

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 

---

2つのバージョンは常に隣り合わせであることを行っている場合：その後、私のコードのconcisedバージョンが持っているために

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

可能性があり任意の数の変数または線量に対して一般的な解であるため、dplyrの新しい関数は「合体」と呼ばれ、

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