如何解析R中关键字的整个数据帧

我有三个主列，其中包含使用

ms

、

as

或

nn

标记的值。我希望能够为每一行获取任何包含

ms

的内容，并将其与

as

进行比较

我尝试了

grepl

，

子集

，以及

哪个

。不确定比较这些的最佳方法是什么

例如：

  V16      V17      V18
nm:i:18  ms:i:40  as:i:40
ms:i:30  as:i:25  nn:i:0
ms:i:40  as:i:40  nn:i:0

或

应为（使用已排序的值创建新列）：

---

我认为一个

dplyr

解决方案可能是最有效的：

  V19      V20
ms:i:40  as:i:40
ms:i:30  as:i:25  
ms:i:40  as:i:40  

df%
聚集（id、变量、V16:V18）%>%
过滤器（grepl（“ms|as”，var））%>%
变异（newID=ifelse（grepl（“ms”，var），“V19”，“V20”））%>%
dplyr:：选择（-id）%>%
价差（新ID，var）
ID V19 V20
1ms:i:40 as:i:40
2 ms:i:30 as:i:25
3ms:i:40 as:i:40

您的预期输出是什么？@akrun我想用ms的新列创建一个新的数据框，以便查看差异。

  V16     V17
ms:i:30 as:i:25

  V19      V20
ms:i:40  as:i:40
ms:i:30  as:i:25  
ms:i:40  as:i:40  

df <- data.frame(ID = 1:3, 
                 V16 = c("nm:i:18", "ms:i:30", "ms:i:40"), 
                 V17 = c("ms:i:40", "as:i:25", "as:i:40"), 
                 V18 = c("as:i:40", "nn:i:0", "nn:i:0"))

df %>% 
gather(id, var, V16:V18) %>% 
filter(grepl("ms|as", var)) %>% 
mutate(newID = ifelse(grepl("ms", var), "V19", "V20")) %>% 
dplyr::select(-id) %>% 
spread(newID, var)

  ID     V19     V20
1  1 ms:i:40 as:i:40
2  2 ms:i:30 as:i:25
3  3 ms:i:40 as:i:40