R使用来自第二个tibble的数据作为行和列更新一个tibble

Question

我有一个充满 NA 的空标题，其中包含行和列，分别以 ID 号和一段时间内的所有日期命名。例如，这段代码：

tbl <- tibble(PERSONAL_ID = c("A", "B", "C", "D"))
dates = as.character((seq(as.Date("2016-01-01"), as.Date("2016-01-05"), by="days")))
tbl[dates] <- NA
tbl <- column_to_rownames(tbl, var = "PERSONAL_ID")

我有第二个 tibble，其中包含将一个 ID 号与一个日期匹配的列，如本例所示：

enrollments <- tibble(ID = c("D", "B", "C", "D"),
                      date = c("2016-01-01", "2016-01-03", "2016-01-05", "2016-01-02"))

我想做的是将“1”添加到与第二个标题（注册）中列出的 ID 和日期相对应的第一个标题 (tbl) 的行和列。对于上面的示例代码，所需的输出将是：

  2016-01-01 2016-01-02 2016-01-03 2016-01-04 2016-01-05
A       <NA>       <NA>       <NA>        <NA>      <NA>
B       <NA>       <NA>          1        <NA>      <NA>
C       <NA>       <NA>       <NA>        <NA>         1
D          1          1       <NA>        <NA>      <NA>

谢谢！

Answer 1

这是一个 tidyverse 方法。

首先将您的 tbl 从 wide 格式更改为 long 格式，使其与 enrollments.
在 enrollments 中创建一个 Count 列，每一行都是 Count = 1。
然后 left_join 转换后的 tbl 和 enrollments 使用 ID 和 date 作为连接字段。
最后，将 long 格式转换回 wide 格式并设置 rownames。

library(tidyverse)

left_join(tbl %>% rownames_to_column(var = "ID") %>% 
            pivot_longer(-ID, names_to = "date", values_to = "Count") %>% 
            select(-Count), 
          enrollments %>% mutate(Count = 1), 
          by = c("ID", "date")) %>%
  pivot_wider(names_from = "date", values_from = "Count") %>%
  column_to_rownames(var = "ID")

输出

 2016-01-01 2016-01-02 2016-01-03 2016-01-04 2016-01-05
A         NA         NA         NA         NA         NA
B         NA         NA          1         NA         NA
C         NA         NA         NA         NA          1
D          1          1         NA         NA         NA

您的数据集作为参考

tbl
  2016-01-01 2016-01-02 2016-01-03 2016-01-04 2016-01-05
A         NA         NA         NA         NA         NA
B         NA         NA         NA         NA         NA
C         NA         NA         NA         NA         NA
D         NA         NA         NA         NA         NA

enrollments
# A tibble: 4 x 2
  ID    date      
  <chr> <chr>     
1 D     2016-01-01
2 B     2016-01-03
3 C     2016-01-05
4 D     2016-01-02

Answer 2

这是一个基本的 R 方法。对于注册，我将每一行的 date 和 ID 组合成一个字符串。然后，对于 tbl，我创建了一个用日期和行名填充的 table。然后，我使用 match 将 enrollment 中的值与 tbl 中的值相匹配。我使用 arrayInd 来获取列和行索引。最后，我 replace tbl 中的 NA 值和 1 用于提取的 column-row 索引。

replace(tbl, arrayInd(match(do.call(
  paste, subset(enrollments, select = c("date", "ID"))),
t(outer(colnames(tbl), rownames(tbl), FUN = paste)
)), .dim = dim(tbl)), 1)

这里有一个稍微不同的 tidyverse 方法，使用 rows_update。在这里，我将 enrollments 转换为宽格式，然后绑定到 tbl（但没有行）以便具有相同的列。然后，我使用 enrollments.

中的新格式更新 tbl 中的行

library(tidyverse)

rows_update(tbl %>% rownames_to_column("ID"), enrollments %>% 
              mutate(value = 1) %>% 
              pivot_wider(names_from = "date", values_from = "value") %>% 
              bind_rows(tbl[0,])) %>% 
  column_to_rownames("ID")

输出

  2016-01-01 2016-01-02 2016-01-03 2016-01-04 2016-01-05
A         NA         NA         NA         NA         NA
B         NA         NA          1         NA         NA
C         NA         NA         NA         NA          1
D          1          1         NA         NA         NA

Answer 3

这是一个 data.table 方法，使用 PERSONAL_IDS、dates 和 enrollments

dcast(rbind(
  rbindlist(lapply(setdiff(PERSONAL_ID,enrollments$ID), \(x) data.table(ID=x, date=dates)))[,value:=NA],
  enrollments[,value:=1]
  ), ID~date,value.var="value")

输出：

   ID 2016-01-01 2016-01-02 2016-01-03 2016-01-04 2016-01-05
1:  A         NA         NA         NA         NA         NA
2:  B         NA         NA          1         NA         NA
3:  C         NA         NA         NA         NA          1
4:  D          1          1         NA         NA         NA

R使用来自第二个tibble的数据作为行和列更新一个tibble

R update a tibble using data from a second tibble as row and column

r

tibble

输出

您的数据集作为参考