R-使用循环创建条件变量

我有一个这样的数据集（但这只是一个子集；真实的数据集有数百个ID_Desc变量），其中每个数据点都有一个人的性别，以及他们是否勾选了一些描述符（1）或（NA）：

我正在尝试编写一个循环，它将（1）检查他们的性别，（2）根据他们的性别，检查他们是否在第一个列表中检查了相同的描述符（列出ID1和ID2表示性别=1，列出ID1和ID3表示性别=2），以及（3）创建一个新变量（相同#）指示它们是否在两个列表中签出了相同的描述符（通过写入1）或未签出（通过写入0）

我一直在使用这段代码，它似乎在检查他们的性别，并创建新的变量（相同），但它为所有内容都写0，这是不正确的：

for (i in 1:3){
  assign(paste("Same",i,sep=""),
  ifelse(Gender=="1",
         ifelse(paste("ID1_Desc_",i,sep="")==paste("ID2_Desc_",i,sep=""),1,0),
         ifelse(paste("ID1_Desc_",i,sep="")==paste("ID3_Desc_",i,sep=""),1,0)
         )
  )
}

根据我提供的数据，Same1应该是0 0 1（因为性别=1，他们在ID1和ID2列表中选择了Desc_3），Same2应该是0 1 0（因为性别=2，他们在ID1和ID3列表中选择了Desc_2），Same3应该是0 1 0（因为性别=1，他们在ID1和ID2列表中选择了Desc_2），但现在，所有3个结果都是0

我知道使用循环可能不是最好的方法，但如果可能的话，我很想知道如何使用循环。如果没有，任何有效的方法都会得到极大的赞赏。谢谢。

你可以试试这个

 ind1 <- grep("^ID1", colnames(df))
 ind2 <- grep("^ID2", colnames(df))
 ind3 <- grep("^ID3", colnames(df))
 cond1 <- do.call(cbind,Map(`==` , df[ind1], df[ind2]))
 cond2 <- do.call(cbind,Map(`==` , df[ind1], df[ind3]))
 Finalind <- do.call(cbind, Map(`|`, as.data.frame(t(cond1)),
                    as.data.frame(t(cond2))))
 res <- (!is.na(Finalind))+0
 rownames(res) <- paste0("Same", 1:3)
 t(res)
 #    Same1 Same2 Same3
 #V1     0     0     1
 #V2     0     1     0
 #V3     0     1     0


 cbind(df, t(res))

---

ind1您能重新表述一下您想做的事情吗？我看不出你想得到什么；我想得到39个新的数据帧，命名为Same1到Same39，其中每个帧都包含一系列的0和1，指示对于每个数据点，列ID1_Desc_35;==ID2_Desc_35;（如果性别=1）还是ID1_Desc_35;==ID3_Desc_35;（如果性别=2）。这有意义吗？谢谢！那几乎是完美的。唯一的问题是res是反向的——数据点是水平运行的（在列中），而“相同”变量是真实运行的（在行中）。如果我将
colnames（res）
更改为
rownames（res）
，并使用
t（res）
跟随该行，那就完美了。再次感谢@abclist19我对此也有怀疑。
 ind1 <- grep("^ID1", colnames(df))
 ind2 <- grep("^ID2", colnames(df))
 ind3 <- grep("^ID3", colnames(df))
 cond1 <- do.call(cbind,Map(`==` , df[ind1], df[ind2]))
 cond2 <- do.call(cbind,Map(`==` , df[ind1], df[ind3]))
 Finalind <- do.call(cbind, Map(`|`, as.data.frame(t(cond1)),
                    as.data.frame(t(cond2))))
 res <- (!is.na(Finalind))+0
 rownames(res) <- paste0("Same", 1:3)
 t(res)
 #    Same1 Same2 Same3
 #V1     0     0     1
 #V2     0     1     0
 #V3     0     1     0


 cbind(df, t(res))

df <- structure(list(Gender = c(1L, 2L, 1L), ID1_Desc_1 = c(NA, NA, 
1L), ID1_Desc_2 = c(NA, 1L, 1L), ID1_Desc_3 = c(1L, 1L, 1L), 
ID2_Desc_1 = c(NA, NA, NA), ID2_Desc_2 = c(NA, NA, 1L), ID2_Desc_3 = c(1L, 
NA, NA), ID3_Desc_1 = c(NA, 1L, NA), ID3_Desc_2 = c(NA, 1L, 
NA), ID3_Desc_3 = c(NA, NA, NA)), .Names = c("Gender", "ID1_Desc_1", 
"ID1_Desc_2", "ID1_Desc_3", "ID2_Desc_1", "ID2_Desc_2", "ID2_Desc_3", 
"ID3_Desc_1", "ID3_Desc_2", "ID3_Desc_3"), class = "data.frame",
 row.names = c(NA, -3L))