R检查组中是否存在值

我有“数据”并希望创建“dataWANT”，如果“cat”或“fox”或“dog”中的任何字符串包含“a.b”或“c.e”或“e.W”，则在“WANT1”中包含得分值“1”；如果不是，“WANT1”等于零，如果所有的“猫”、“狐狸”和“狗”都是NA，那么“WANT1”等于“NA”。然后“WANT2”等于第一次出现的select值

需要一个data.table解决方案

dplyr/tidyr 图书馆弹琴 图书馆三年时间更长 想要% pivot_longercat:dog，name_to=pet，value_to=val%>% 组由学生ID%>% 总结 WANT2=0，val[1]， WANT1=如果allis.NAVIA_integer_uuELSE+！是naWANT2吗 一个tibble:7x3 学生想要2 WANT1 1 c.e.1 2 a.b.1 3东西1 4 4 0 5 a.b.1 6 6 0 7 NA 通常，当没有公共项时，intersect将返回长度为0的向量。[1]强制执行某些操作，因为字符0[1]返回NA

数据表 图书馆数据表

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dat我们可以在Data.table.SD的子集上使用Reduce和%in%循环创建“WANT1”列，检查元素是否是%in%的值向量，使用|将其减少为单个逻辑向量，并将所有“cat”、“fox”、“dog”在“WANT1”中都是NA的行更改为NA。对于WANT2，我们可以在替换除所需值以外的值后使用fcoalesce

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顺便说一句：标记是特定于的，它在许多方面与R的base data.frame不同。我换了标签；如果我弄错了，我很抱歉。非常感谢。如果我需要修改它而不是c.e，例如它包含任何带有c.e的字符串，例如c.e5或c.e.q，该怎么办？非常感谢！只需更新wants变量，这就是它存在的原因：更新该变量并重新运行代码，所有这些都应该可以工作。您将其更改回，这是否意味着您正在寻找data.table解决方案？如果是，那么使用data.frame。。。功能是错误的/分散注意力。当你问到c.e和c.e5或c.e.q时，你是指模式吗？如果是这样的话，你需要清楚你的限制，因为这会很有趣。非常感谢是的，是一个data.table解决方案，因为有大数据集，但你的解决方案到目前为止仍然有效。我想对于'wants'变量，我想知道如何在不必列出它们的情况下包括所有包含c.e的度量？例如，每种类型可能超过50个，但核心是c.e

data=data.frame(    StudentID   =c( 1,2,3,4,5,6,7   ),
    cat =c( NA,'a.b','p','o','a.b','cb',NA    ),
    fox =c( 'c.e','qq',NA,'i','k','c.b',NA  ),
    dog =c( 'zz','u','e.W','h','g','f',NA   ))
library(reshape2)
data1 = melt(data, id.vars = "StudentID")

dataWANT=data.frame(    StudentID   =c( 1,2,3,4,5,6,7   ),
    WANT1   =c( 1,1,1,0,1,0,NA  ),
    WANT2   =c( 'c.e','a.b','e.W','NA','a.b','NA','NA'  ))

library(data.table)
setDT(data)[, WANT1 := +(Reduce(`|`, lapply(.SD, function(x)
       x %in% c('a.b', 'c.e', 'e.W')))), .SDcols = cat:dog]
data[is.na(cat) & is.na(fox)& is.na(dog), WANT1 := NA]
data[, WANT2 := do.call(fcoalesce, lapply(.SD,
       function(x) replace(x,  !x %in% c('a.b', 'c.e', 'e.W'), NA))), 
        .SDcols = cat:dog]
data[, .(StudentID, WANT1, WANT2)]
#   StudentID WANT1 WANT2
#1:         1     1   c.e
#2:         2     1   a.b
#3:         3     1   e.W
#4:         4     0  <NA>
#5:         5     1   a.b
#6:         6     0  <NA>
#7:         7    NA  <NA>