在R中查找相似命名向量（例如.*u pre和.*u post）之间的差异

我有一个带有多列的数据框，它在多个时间点上编码一个曝光（作为1/0），并遵循命名模式，例如exposure1\u pre2、exposure1\u pre1、exposure1\u post。。。曝光前2

工作示例

library(dplyr)

df <- tibble(exposure1_pre2 = sample(c(0, 1), size = 20, replace = T),
             exposure1_pre1 = sample(c(0, 1), size = 20, replace = T),
             exposure1_post = sample(c(0, 1), size = 20, replace = T),
             exposure2_pre2 = sample(c(0, 1), size = 20, replace = T),
             exposure2_pre1 = sample(c(0, 1), size = 20, replace = T),
             exposure2_post = sample(c(0, 1), size = 20, replace = T)
             )

很明显，我不知道如何构造条件，以便它寻找类似命名的*_pre2变量来评估差异，并且只需要从输入列中获取曝光部分来命名新列-我想grep可以在这里做什么

---

非常感谢你，祝你今天愉快

在“pre2”列上循环

，获取列名（
cur_column（）
），将子字符串替换为“pre1”，获取值，执行复合逻辑表达式，并使用
+
强制将输出逻辑转换为二进制（或
作为.integer
）

-输出

# A tibble: 20 x 8
   exposure1_pre2 exposure1_pre1 exposure1_post exposure2_pre2 exposure2_pre1 exposure2_post exposure1_pre2_to_pre1 exposure2_pre2_to_pre1
            <dbl>          <dbl>          <dbl>          <dbl>          <dbl>          <dbl>                  <int>                  <int>
 1              1              0              1              0              1              1                      0                      1
 2              1              0              1              1              0              0                      0                      0
 3              1              0              1              1              0              0                      0                      0
 4              1              1              1              0              1              0                      0                      1
 5              0              1              1              0              0              0                      1                      0
 6              1              1              1              0              1              1                      0                      1
 7              0              1              0              1              0              0                      1                      0
 8              0              1              0              1              1              1                      1                      0
 9              0              1              0              0              1              0                      1                      1
10              1              0              1              1              1              0                      0                      0
11              0              0              1              0              0              1                      0                      0
12              0              1              1              1              1              1                      1                      0
13              0              1              1              1              1              0                      1                      0
14              1              1              1              0              0              1                      0                      0
15              1              1              1              1              0              0                      0                      0
16              1              1              1              0              0              1                      0                      0
17              0              0              0              1              0              0                      0                      0
18              1              0              0              0              0              0                      0                      0
19              1              0              0              0              0              1                      0                      0
20              1              0              1              1              0              1                      0                      0

#一个tible:20x8
曝光1_前2曝光1_前1曝光1_后曝光2_前2曝光2_前1曝光2_后曝光1_前2_至_前1曝光2_前2_至_前1曝光
1              1              0              1              0              1              1                      0                      1
2              1              0              1              1              0              0                      0                      0
3              1              0              1              1              0              0                      0                      0
4              1              1              1              0              1              0                      0                      1
5              0              1              1              0              0              0                      1                      0
6              1              1              1              0              1              1                      0                      1
7              0              1              0              1              0              0                      1                      0
8              0              1              0              1              1              1                      1                      0
9              0              1              0              0              1              0                      1                      1
10              1              0              1              1              1              0                      0                      0
11              0              0              1              0              0              1                      0                      0
12              0              1              1              1              1              1                      1                      0
13              0              1              1              1              1              0                      1                      0
14              1              1              1              0              0              1                      0                      0
15              1              1              1              1              0              0                      0                      0
16              1              1              1              0              0              1                      0                      0
17              0              0              0              1              0              0                      0                      0
18              1              0              0              0              0              0                      0                      0
19              1              0              0              0              0              1                      0                      0
20              1              0              1              1              0              1                      0                      0
这是故意的，但我同意，我删除了peri部分-谢谢！
library(dplyr)
library(stringr)
 df %>%
  mutate(
     across(contains("pre2"),
             ~ +(. == 0 & get(str_replace(cur_column(), 'pre2', 'pre1')) == 1),
              .names = '{.col}_to_pre1'))

# A tibble: 20 x 8
   exposure1_pre2 exposure1_pre1 exposure1_post exposure2_pre2 exposure2_pre1 exposure2_post exposure1_pre2_to_pre1 exposure2_pre2_to_pre1
            <dbl>          <dbl>          <dbl>          <dbl>          <dbl>          <dbl>                  <int>                  <int>
 1              1              0              1              0              1              1                      0                      1
 2              1              0              1              1              0              0                      0                      0
 3              1              0              1              1              0              0                      0                      0
 4              1              1              1              0              1              0                      0                      1
 5              0              1              1              0              0              0                      1                      0
 6              1              1              1              0              1              1                      0                      1
 7              0              1              0              1              0              0                      1                      0
 8              0              1              0              1              1              1                      1                      0
 9              0              1              0              0              1              0                      1                      1
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