r - 有没有办法将多列中的值转为列名？

Question

我有一个数据框:

  df <- structure(list(ziekten = c(1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2), voedselallergie = c("no", 
"no", "no", "no", "no", "no", "no", "no", "no", "no"), ziekaller2 = c("no", 
"no", "no", "no", "no", "no", "no", "no", "no", "no"), hooikoorts = c("yes", 
"no", "no", "no", "no", "no", "yes", "no", "no", "no"), ziekaller4 = c("no", 
"no", "no", "no", "no", "no", "no", "no", "no", "no"), ziekaller5 = c("no", 
"no", "no", "no", "no", "no", "no", "no", "no", "no"), anderallergie = c("no", 
"no", "no", "no", "no", "no", "no", "no", "no", "no"), astma = c("no", 
"no", "no", "no", "no", "no", "no", "no", "no", "no"), ziekdiabet1 = c("no", 
"no", "no", "no", "no", "no", "no", "no", "no", "no")), row.names = c(NA, 
-10L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

这只是实际数据框中的列总数的一小部分，但我想将列中的值更改为相应的列名称。我知道如何使用 ifelse 或 case_when 来完成此操作，但这效率不高。

第一列可以保持原样，因此从第二列开始，我想将值“yes”更改为列名称。结果如下:

df_new <-  structure(list(ziekten = c(1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2), voedselallergie = c(NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), ziekaller2 = c(NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), hooikoorts = c("hooikoorts", NA, 
    NA, NA, NA, NA, "hooikoorts", NA, NA, NA), ziekaller4 = c(NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), ziekaller5 = c(NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), anderallergie = c(NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA), astma = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA), ziekdiabet1 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA)), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df", "tbl", 
    "data.frame"))

希望能帮到你!

Answer 1

一个衬垫底座 R:

df[-1] <- Map(function(nm, x) ifelse(x == "yes", nm, nm[NA]),
              names(df)[-1], df[-1])
df
# # A tibble: 10 × 9
#    ziekten voedselallergie ziekaller2 hooikoorts ziekaller4 ziekaller5 anderallergie astma ziekdiabet1
#      <dbl> <chr>           <chr>      <chr>      <chr>      <chr>      <chr>         <chr> <chr>      
#  1       1 <NA>            <NA>       hooikoorts <NA>       <NA>       <NA>          <NA>  <NA>       
#  2       2 <NA>            <NA>       <NA>       <NA>       <NA>       <NA>          <NA>  <NA>       
#  3       2 <NA>            <NA>       <NA>       <NA>       <NA>       <NA>          <NA>  <NA>       
#  4       2 <NA>            <NA>       <NA>       <NA>       <NA>       <NA>          <NA>  <NA>       
#  5       2 <NA>            <NA>       <NA>       <NA>       <NA>       <NA>          <NA>  <NA>       
#  6       2 <NA>            <NA>       <NA>       <NA>       <NA>       <NA>          <NA>  <NA>       
#  7       1 <NA>            <NA>       hooikoorts <NA>       <NA>       <NA>          <NA>  <NA>       
#  8       2 <NA>            <NA>       <NA>       <NA>       <NA>       <NA>          <NA>  <NA>       
#  9       2 <NA>            <NA>       <NA>       <NA>       <NA>       <NA>          <NA>  <NA>       
# 10       2 <NA>            <NA>       <NA>       <NA>       <NA>       <NA>          <NA>  <NA>