r - 合并数据框列集

Question

可能是一个简单的。

我有这种类型的data.frame :

df <- data.frame(sp1.name = c("sp1.n1",NA,"sp1.n3",NA), sp1.id = c("sp1.id1","sp1.id2",NA,NA),
                 sp2.name = c(NA,NA,"sp2.n3",NA), sp2.id = c(NA,NA,NA,"sp2.id4"),
                 sp3.name = c("sp3.n1",NA,NA,NA), sp3.id = c("sp3.id1",NA,NA,NA))

它由每个“sp”索引的成对列组成:sp<index>.name和sp<index>.id 。在此示例中，索引为 1,2,3。

我正在寻找一种方法(可能通过 tidyverse )来合并每个 sp ，其对应的 name 和 id 列对，其中合并规则为:

1. if !is.na(sp<index>.name) & !is.na(sp<index>.id) return sp<index>.name
2. if !is.na(sp<index>.name) & is.na(sp<index>.id) return sp<index>.name
3. else if is.na(sp<index>.name) & !is.na(sp<index>.id) return sp<index>.id
4. else return NA

因此，对于此示例，结果 data.frame是:

df <- data.frame(sp1 = c("sp1.n1","sp1.id2","sp1.n3",NA),
                 sp2 = c(NA,NA,"sp2.n3","sp2.id4"),
                 sp3 = c("sp3.n1",NA,NA,NA))

Answer 1

你可以这样做:

library(tidyverse)

df %>%
  mutate(rn = row_number()) %>%
  gather(id, value, -rn) %>%
  mutate(idx = gsub("\\..*", "", id)) %>%
  group_by(idx, rn) %>%
  mutate(
    value = case_when(
      any(grepl("name", id) & !is.na(value)) & any( (grepl("id", id) & !is.na(value)) | (grepl("id", id) & is.na(value)) ) ~ value[grepl("name", id)],
      any(grepl("name", id) & is.na(value)) & any(grepl("id", id) & !is.na(value)) ~ value[grepl("id", id)],
      TRUE ~ NA_character_)) %>% 
  distinct(idx, value, rn) %>%
  spread(idx, value)

给予:

# A tibble: 4 x 4
# Groups:   rn [4]
     rn sp1     sp2     sp3   
  <int> <chr>   <chr>   <chr> 
1     1 sp1.n1  NA      sp3.n1
2     2 sp1.id2 NA      NA    
3     3 sp1.n3  sp2.n3  NA    
4     4 NA      sp2.id4 NA