使用 dplyr 根据第一个非零值重新定位

Question

我想根据字符串名称和每列中的第一个非零值对列进行排序。

假设我有以下数据:

col1_A  col2_A col1_B col2_B 
   0       0      0      0   
   0       2      0      4 
   3       12     1      1  

我需要以这样的方式对它们进行排序:名称包含“_A”的列放在“_B”之前，然后第一个非零值的列排在前面。预期输出将是:

col2_A  col1_A col1_B col2_B 
   0       0      0      0   
   2       0      4      0 
   12      3      1      1  

这是用于复制的示例数据。

df = data.frame('col1_A'=c(0,0,3),'col2_A'=c(0,2,12),'col1_B'=c(0,0,1),'col2_B'=c(0,4,1))

更新:

Colnames 只是示例，只有最后一个字符很重要!因此我现在将它们更改为这样以避免混淆。

Answer 1

这是使用 split.default 的另一种方法 -

purrr::map_dfc(split.default(df, sub('.*_', '', names(df))), function(x) {
  x[order(sapply(x, function(x) match(TRUE, x !=0)))]
})

#  col2_A col1_A col2_B col1_B
#1      0      0      0      0
#2      2      0      4      0
#3     12      3      1      1

sub 仅保留输出中重要的最后一个字符。我们相应地分割数据。

sub('.*_', '', names(df))
#[1] "A" "A" "B" "B"

对于每个组(A 和 B)，我们提取第一个非零值的位置 (match(TRUE, x!= 0)) 并使用 order 重新排列数据框。 map_dfc 用于将数据帧列表合并到一个组合数据帧中。