purrr 遍历一个数据帧的列并有条件地替换另一个数据帧的值

Question

有了以下数据...

library(tidyverse)

df_fac <- data_frame("author_1" = c("Ted", "Fred", NA, "Jim", "Tim"), 
                 "role_1" = c("Faculty", "Faculty", "Staff", "Faculty", "Faculty"),
                 "author_2" = c(NA, "Will", NA, "Bill", NA),
                 "role_2" = c("Staff", "Faculty", "Staff", "Faculty", "Staff"))

df_all <- data_frame("author_1" = c("Ted", "Fred", "Simon", "Jim", "Tim"), 
                     "role_1" = c("Faculty", "Faculty", "Staff", "Faculty", "Faculty"),
                     "author_2" = c("Sam", "Will", "Noah", "Bill", "Luther"),
                     "role_2" = c("Staff", "Faculty", "Staff", "Faculty", "Staff"))

如果 df_fac 中的 "author" 列是 NA，我希望它们使用 [=18] 从 df_all 中相应的列值中填充=] 功能来自 purrr。这是我目前在没有循环的情况下所做的：

df_test <- df_fac %>%
  mutate(`author_1` = ifelse(is.na(`author_1`), df_all$`author_1`, `author_1`)) %>%
  mutate(`author_2` = ifelse(is.na(`author_2`), df_all$`author_2`, `author_2`))

使用 map_df 我可以迭代 df_fac 中的列，但不能在 df_all 中迭代（如您所见，它只是作者第 1 列）。

df_test <- map_df(select(df_fac, matches("author.\d$")), ~ {
  ifelse(is.na(.), df_all$`author_1`, .)
})

有没有办法让 map_df 在迭代 select(df_fac, matches("author.\d$")) 的同时迭代 select(df_all, matches("author.\d$"))？

对于玩具示例，df_test 应该与 df_all 具有相同的作者列和值。我试过：

df_test <- map_df(1:length(select(df_fac, matches("author.\d$"))), ~ {
  ifelse(is.na(select(df_fac, matches("author.\d$"))[.]), 
  select(df_all, matches("author.\d$"))[.], 
  select(df_fac, matches("author.\d$"))[.])
})

抛出 Error in bind_rows_(x, .id) : not compatible with STRSXP

df_test <- pmap_chr(list(is.na(select(df_fac, matches("author.\d$"))), 
                         select(df_all, matches("author.\d$")), 
                         select(df_fac, matches("author.\d$"))), 
                    ifelse)

抛出 Error: Element 2 has length 2, not 1 or 10.

我需要使用 matches 函数，因为实际数据中有很多作者列与类似的变量名称混合在一起。如果不清楚，我可以澄清一下。谢谢。

Answer 1

您可以使用 map2_df 同时循环遍历两个列表。使用 dplyr::coalsece 将有助于替换缺失值。我使用 select 来确保 df_all 中的列与 df_fac.

中的列相同且顺序相同

map2_df(df_fac, select(df_all, one_of(names(df_fac))), ~coalesce(.x, .y))

同样的事情使用 pmap:

pmap_df(list(df_fac, select(df_all, one_of(names(df_fac)))), coalesce)

您也可以将 ifelse 与 map2 结合使用，连同公式符号来指代您正在使用的两个不同列表。

map2_df(df_fac, select(df_all, one_of(names(df_fac))), 
       ~ifelse(is.na(.x), .y, .x))

purrr 遍历一个数据帧的列并有条件地替换另一个数据帧的值

purrr loop through columns of one dataframe and conditionally replace values from another dataframe

if-statement

r

purrr