R 将多列压缩为单列，基于该列具有值

我正试图将一些数据以倍数压缩为一列，根据哪一列具有特定值。下面是一个我如何手动操作的示例。我现在需要对更大的列组执行此操作。有没有更明智的方法？如果可能的话，我想要一个简洁的答案

data <- structure(list(
  `Race: (choice=Asian)` = c("Unchecked", "Unchecked", 
    "Unchecked", "Unchecked", "Unchecked", "Unchecked"),
  `Race: (choice=Black)` = c("Unchecked", 
    "Unchecked", "Unchecked", "Unchecked", "Checked", "Checked"), 
  `Race: (choice=White)` = c("Checked", "Checked", "Checked", 
    "Unchecked", "Unchecked", "Unchecked"),
  `Race: (choice=Other)` = c("Unchecked", 
    "Unchecked", "Unchecked", "Checked", "Unchecked", "Unchecked"
), ID = 1:6), row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

data$race=NA_character_
data[data$`Race: (choice=Other)`=="Checked",]$race="Other"
data[data$`Race: (choice=White)`=="Checked",]$race="White"
data[data$`Race: (choice=Black)`=="Checked",]$race="Black"
data[data$`Race: (choice=Asian)`=="Checked",]$race="Asian"

---

这样做的问题是，我需要手动确定与列名匹配的列id。我还担心它对数据顺序的更改可能不可靠。

您可以使用

max.col

获取每行中第一次出现的

'Checked'

cols <- grep('Race', names(data), value = TRUE)
values <- cols[max.col(data[cols] == 'Checked', ties.method = 'first')]
values
#[1] "Race: (choice=White)" "Race: (choice=White)" "Race: (choice=White)"
#[4] "Race: (choice=Other)" "Race: (choice=Black)" "Race: (choice=Black)"

---

cols您可以使用
max.col
来获取每行中第一次出现的
'Checked'

cols <- grep('Race', names(data), value = TRUE)
values <- cols[max.col(data[cols] == 'Checked', ties.method = 'first')]
values
#[1] "Race: (choice=White)" "Race: (choice=White)" "Race: (choice=White)"
#[4] "Race: (choice=Other)" "Race: (choice=Black)" "Race: (choice=Black)"

cols尝试这种
tidyverse
方法重塑数据，然后加入：

library(tidyverse)
#Code
datan <- data %>% left_join(
  data %>% pivot_longer(-ID) %>%
    mutate(var=gsub(')','',ifelse(value=='Checked',sub('.*=', '', name),NA))) %>%
    filter(!is.na(var)) %>% select(ID,var))

库（tidyverse）
#代码
数据%n左\u加入(
数据%>%pivot\u更长（-ID）%%>%
变异（var=gsub（'）'，''，ifelse（value=='Checked'，sub（'.*='，''，name），NA））%>%
过滤器（！is.na（var））%>%select（ID，var））

输出：

# A tibble: 6 x 6
  `Race: (choice=Asia~ `Race: (choice=Blac~ `Race: (choice=Whit~ `Race: (choice=Oth~    ID var  
  <chr>                <chr>                <chr>                <chr>               <int> <chr>
1 Unchecked            Unchecked            Checked              Unchecked               1 White
2 Unchecked            Unchecked            Checked              Unchecked               2 White
3 Unchecked            Unchecked            Checked              Unchecked               3 White
4 Unchecked            Unchecked            Unchecked            Checked                 4 Other
5 Unchecked            Checked              Unchecked            Unchecked               5 Black
6 Unchecked            Checked              Unchecked            Unchecked               6 Black

#一个tible:6 x 6
`种族：（choice=Asia）~`Race：（choice=Blac）~`Race：（choice=Whit）~`Race：（choice=Oth~ID变量
1未选中1白色
2未选中2白色
3未选中3白色
4未选中4其他
5未选中未选中5黑色
6未选中未选中6黑色
尝试这种
tidyverse
方法重塑数据，然后加入：

library(tidyverse)
#Code
datan <- data %>% left_join(
  data %>% pivot_longer(-ID) %>%
    mutate(var=gsub(')','',ifelse(value=='Checked',sub('.*=', '', name),NA))) %>%
    filter(!is.na(var)) %>% select(ID,var))

库（tidyverse）
#代码
数据%n左\u加入(
数据%>%pivot\u更长（-ID）%%>%
变异（var=gsub（'）'，''，ifelse（value=='Checked'，sub（'.*='，''，name），NA））%>%
过滤器（！is.na（var））%>%select（ID，var））

输出：

# A tibble: 6 x 6
  `Race: (choice=Asia~ `Race: (choice=Blac~ `Race: (choice=Whit~ `Race: (choice=Oth~    ID var  
  <chr>                <chr>                <chr>                <chr>               <int> <chr>
1 Unchecked            Unchecked            Checked              Unchecked               1 White
2 Unchecked            Unchecked            Checked              Unchecked               2 White
3 Unchecked            Unchecked            Checked              Unchecked               3 White
4 Unchecked            Unchecked            Unchecked            Checked                 4 Other
5 Unchecked            Checked              Unchecked            Unchecked               5 Black
6 Unchecked            Checked              Unchecked            Unchecked               6 Black

#一个tible:6 x 6
`种族：（choice=Asia）~`Race：（choice=Blac）~`Race：（choice=Whit）~`Race：（choice=Oth~ID变量
1未选中1白色
2未选中2白色
3未选中3白色
4未选中4其他
5未选中未选中5黑色
6未选中未选中6黑色
这也是一个很好的答案；感谢您展示了另一种方法。最终，我选择了tidyverse答案，因为它更适合我的工作流程。这也是一个很好的答案；感谢您展示了另一种方法。最终，我选择了tidyverse答案，因为它更适合我的工作流程。