数値変数

Question

を条件変動要因を変異させるdplyrを使用して、私は次のような構造を持つ他のチームに対して、スポーツチーム、追跡勝利/損失からのデータを持っている：

Game TotalWins TotalLosses Team1Win Team1Loss Team2Win Team2Loss ... 
1 1   0   1  NA  NA  NA 
2 1   1   NA  NA  NA  1 
3 2   1   NA  NA  1  NA 
4 2   2   NA  1   NA  NA 
5 3   2   NA  NA  1  NA 
... 

を私はチームを含ん因子変数を作成したいですゲームは、データが次のようになりますようにと対戦しました：

Game TotalWins TotalLosses Team1Win Team1Loss Team2Win Team2Loss Team 
1 1   0   1  NA  NA  NA  Team1 
2 1   1   NA  NA  NA  1   Team2 
3 2   1   NA  NA  1  NA  Team2 
4 2   2   NA  1   NA  NA  Team1 
5 3   2   NA  NA  1  NA  Team2 
... 

私の思考（NOT実行可能コード）が、本質的にこれです：

if (Team1Win == 1 | Team1Loss == 1), Team = "Team1" 
if (Team2Win == 1 | Team2Loss == 1), Team = "Team2" 

私は本当に突然変異を使用してこれを行う方法に苦労しています。私はifelse、recodeなどでさまざまなアプローチを試みましたが、私は自分が望むものではないエラーや結果を得続けています。

dplyrでこの作業を行うには、正確かつ最も効率的な方法はありますか？

Answer 1

が、いくつかの有用な変化に：ちょうど罰金gather

sub作品に

• na.rm = TRUE、stringr
• は必要に従ってフルデータが含まれていません目標はfull_joinです

library(dplyr) 
library(tidyr) 

df = read.delim(text = 
"Game TotalWins TotalLosses Team1Win Team1Loss Team2Win Team2Loss 
1 1 0 1 NA NA NA 
2 1 1 NA NA NA 1 
3 2 1 NA NA 1 NA 
4 2 2 NA 1 NA NA 
5 3 2 NA NA 1 NA", sep = " ") 

df %>% 
    select(-starts_with("Total")) %>% 
    gather(Team, one, -Game, na.rm = TRUE) %>% 
    select(-one) %>% 
    mutate(Team = sub("Win|Loss", "", Team)) %>% 
    full_join(df, .) 

#> Joining, by = "Game" 
#> Game TotalWins TotalLosses Team1Win Team1Loss Team2Win Team2Loss Team 
#> 1 1   1   0  1  NA  NA  NA Team1 
#> 2 2   1   1  NA  NA  NA   1 Team2 
#> 3 3   2   1  NA  NA  1  NA Team2 
#> 4 4   2   2  NA   1  NA  NA Team1 
#> 5 5   3   2  NA  NA  1  NA Team2 

Answer 2

これはあなたが探しているものである可能性があります。

が

x = colnames(df) 
df$team<- NA 

for (i in 1:nrow(df)) 
{ 
df$team[i] = x[which(df[i,]==1)] 
} 

そして最後に、あなたがトリム「勝つ」ことができ、以下の機能を使用して「損失」：

# solution 1 : 
paste0("Team",ceiling(apply(df[-c(1:3)], 1, function(x) which(!is.na(x)))/2)) 
[1] "Team1" "Team2" "Team2" "Team1" "Team2" 

# solution 2: using a apply() {basically a for loop itself] 
apply(df[-c(1:3)], 1, function(x) gsub("(Team\\d)+.*", "\\1", colnames(df[-c(1:3)])[which(!is.na(x))])) 
# [1] "Team1" "Team2" "Team2" "Team1" "Team2" 

# solution 3: (long route to dplyr) [ you have indirectly taught me a lot in dplyr through my search for this solution] 
func <- function(x){ 
    y = which(x == 1)    # get the location of where 1 appears 
    z = rep(0, times = length(x)) # create a vector of 0's+location of 1 
    z[y] = y      # i.e. c(0,0,3,0,5) for Team2Win 
    z 
} 

df1 = df[-c(1:3)] %>% gather("key", "value", starts_with("Team")) %>% 
       group_by(key) %>% 
       dplyr::mutate(x = func(value)) %>% 
       filter(x != 0) %>% arrange(x) %>% select(key) 

df$newcol = gsub("(Team\\d+).*", "\\1", df1$key) 

Answer 3

あなたが単純なループを使用してそれを行うことができます（わずか2チームのためにハードコードされていません）。

df$team<- gsub("win", "",df$team) 
df$team<- gsub("loss", "",df$team) 

Answer 4

私はあなたが持っているかもしれませんしかし、多くのチームにまで及ぶdplyrを使用してソリューションを提供しますので、私は現時点では、物事へdplyrアプローチのための吸盤です。また、tidyrとstringrを以下のapomのコメントで指摘されているように使います。

library(dplyr) 
library(tidyr) 
library(stringr) 

df = read_delim(
"Game TotalWins TotalLosses Team1Win Team1Loss Team2Win Team2Loss 
1 1 0 1 NA NA NA 
2 1 1 NA NA NA 1 
3 2 1 NA NA 1 NA 
4 2 2 NA 1 NA NA 
5 3 2 NA NA 1 NA",delim = " ") 

df %>% 
    gather("Team",value,contains("Team")) %>% 
    filter(!is.na(value)) %>% 
    mutate(Team = str_replace_all(Team,c("Win" = "","Loss" = ""))) %>% 
    select(-value) 

Answer 5

あなたのデータには2つ以上のチームがあり、チーム名は一般的ではありません。あなたがしたいのは、長い形式のデータを最初に作り直し、関連するチーム名を抽出することです。だから、次のように進めたいと思うかもしれません。

library(dplyr) 
library(tidyr) 
new_df <- df %>% 
    gather(team,idx,Team1Win:Team100Loss) %>% 
    filter(!is.na(idx)) %>% 
    select(-idx) %>% 
    mutate(team = gsub("Win|Loss","",team)) 

これらの幅の広い列を保持したい場合は、新しいDFを古いものと結合することができます。他の回答に似た線に沿って