在R中使用复杂规则从一个变量解析数据
我正在从另一个源将数据导入R（即，我无法轻松更改即将到来的格式/值） 变量中包括一个或多个以下可能值：在R中使用复杂规则从一个变量解析数据,r,parsing,R,Parsing,我正在从另一个源将数据导入R（即，我无法轻松更改即将到来的格式/值） 变量中包括一个或多个以下可能值： 母亲（生母、养母、继母等） 父亲（生父、养父、继父等） 祖父母（生物学、寄养、step等） 18岁以上的兄弟 18岁以上的姐妹 其他成年人（阿姨、叔叔等） 所有数据都位于同一“单元”内，因此可能的数据如下所示： 样本输入数据帧（df） TIA嘿，欢迎来到堆栈溢出！这里有一些关于如何询问有关堆栈溢出的更好问题的链接，这样人们就可以很容易地帮助您（继续） 关于你的问题，我做了一些假设并
- 母亲（生母、养母、继母等）
- 父亲（生父、养父、继父等）
- 祖父母（生物学、寄养、step等）
- 18岁以上的兄弟
- 18岁以上的姐妹
- 其他成年人（阿姨、叔叔等）
TIA嘿，欢迎来到堆栈溢出！这里有一些关于如何询问有关堆栈溢出的更好问题的链接，这样人们就可以很容易地帮助您（继续）
关于你的问题，我做了一些假设并试图解决它。正如毛里蒂斯所提到的，你需要提供一个可复制的例子，以便有人能给出一个具体的答案，在那之前，这是我能想到的最好的答案
library(tidyr)
library(dplyr)
# create nested lists with names of mothers and fathers for two ppl
mother <- list(list("bio_1","step_1","foster_1"), list("bio_2", "stp_2", "foster_2"))
father <- list(list("bio_1", "foster_1", "other_1"), list("bio_2", "stp_2", "foster_2"))
# convert to data frame
test_object <- data_frame(person = c(1,2),mother,father)
# print
test_object
# A tibble: 2 x 3
person mother father
<dbl> <list> <list>
1 1 <list [3]> <list [3]>
2 2 <list [3]> <list [3]>
# first unnest the lists and get to the inner list
# then convert from wide to long form data
# do another unnnest to get the actual data in the long format
test_object %>%
unnest(.) %>%
gather(data = ., key = relationship, value = name, -person) %>%
unnest() -> test_object
test_object
# A tibble: 12 x 3
person relationship name
<dbl> <chr> <chr>
1 1 mother bio_1
2 1 mother step_1
3 1 mother foster_1
4 2 mother bio_2
5 2 mother stp_2
6 2 mother foster_2
7 1 father bio_1
8 1 father foster_1
9 1 father other_1
10 2 father bio_2
11 2 father stp_2
12 2 father foster_2
library（tidyr）
图书馆（dplyr）
#为两个ppl创建包含母亲和父亲姓名的嵌套列表
母亲%
unnest（）->测试对象
测试对象
#一个tibble:12x3
个人关系名称
1母亲的简历1
2 1母亲步骤1
3 1母亲寄养1
4.2母亲的简历2
5.2母stp_2
6.2母亲寄养2
7 1比奥神父1
8.1福斯特神父1
9.1其他父亲1
10 2比奥神父2
11.2父亲stp_2
12 2福斯特神父2
以下是指向和的链接，其中包含许多包和函数，可以解决大多数数据处理/争论问题。欢迎使用堆栈溢出！这里有一些关于如何询问有关堆栈溢出的更好问题的链接，这样人们就可以很容易地帮助您（继续）
关于你的问题，我做了一些假设并试图解决它。正如毛里蒂斯所提到的，你需要提供一个可复制的例子，以便有人能给出一个具体的答案，在那之前，这是我能想到的最好的答案
library(tidyr)
library(dplyr)
# create nested lists with names of mothers and fathers for two ppl
mother <- list(list("bio_1","step_1","foster_1"), list("bio_2", "stp_2", "foster_2"))
father <- list(list("bio_1", "foster_1", "other_1"), list("bio_2", "stp_2", "foster_2"))
# convert to data frame
test_object <- data_frame(person = c(1,2),mother,father)
# print
test_object
# A tibble: 2 x 3
person mother father
<dbl> <list> <list>
1 1 <list [3]> <list [3]>
2 2 <list [3]> <list [3]>
# first unnest the lists and get to the inner list
# then convert from wide to long form data
# do another unnnest to get the actual data in the long format
test_object %>%
unnest(.) %>%
gather(data = ., key = relationship, value = name, -person) %>%
unnest() -> test_object
test_object
# A tibble: 12 x 3
person relationship name
<dbl> <chr> <chr>
1 1 mother bio_1
2 1 mother step_1
3 1 mother foster_1
4 2 mother bio_2
5 2 mother stp_2
6 2 mother foster_2
7 1 father bio_1
8 1 father foster_1
9 1 father other_1
10 2 father bio_2
11 2 father stp_2
12 2 father foster_2
library（tidyr）
图书馆（dplyr）
#为两个ppl创建包含母亲和父亲姓名的嵌套列表
母亲%
unnest（）->测试对象
测试对象
#一个tibble:12x3
个人关系名称
1母亲的简历1
2 1母亲步骤1
3 1母亲寄养1
4.2母亲的简历2
5.2母stp_2
6.2母亲寄养2
7 1比奥神父1
8.1福斯特神父1
9.1其他父亲1
10 2比奥神父2
11.2父亲stp_2
12 2福斯特神父2
以下是指向和的链接，其中包含了许多软件包和函数，可以解决大多数数据处理/争论问题。这里有一个
tidyverselibrary(tidyverse)
rel <- list("Mother", "Father", "Brother", "Sister", "Grandparent", "Other adult")
names(rel) <- unlist(rel)
bind_cols(df[, 1, drop = F], map(rel, ~+str_detect(tolower(df[, 2]), tolower(.x))))
# row Mother Father Brother Sister Grandparent Other adult
#1 1 1 1 1 1 1 1
#2 2 0 0 0 0 0 0
#3 3 1 0 0 1 0 0
#4 4 1 1 0 0 0 0
库（tidyverse）
rel这里有一个tidyverse
选项，可以让您开始使用
library(tidyverse)
rel <- list("Mother", "Father", "Brother", "Sister", "Grandparent", "Other adult")
names(rel) <- unlist(rel)
bind_cols(df[, 1, drop = F], map(rel, ~+str_detect(tolower(df[, 2]), tolower(.x))))
# row Mother Father Brother Sister Grandparent Other adult
#1 1 1 1 1 1 1 1
#2 2 0 0 0 0 0 0
#3 3 1 0 0 1 0 0
#4 4 1 1 0 0 0 0
库（tidyverse）
rel试试这个：
rel<-list("Mother", "Father", "Brother", "Sister", "Grandparent", "Other adult")
for(i in 1:6){
df$i<-if_else(grepl(rel[[i]],df$lives.with.whom),1,0)
colnames(df)[i+2]<-rel[[i]]
}
rel试试这个：
rel<-list("Mother", "Father", "Brother", "Sister", "Grandparent", "Other adult")
for(i in 1:6){
df$i<-if_else(grepl(rel[[i]],df$lives.with.whom),1,0)
colnames(df)[i+2]<-rel[[i]]
}
rel这很容易做到，最好使用特定的示例数据进行演示。请在您的帖子中加入代表和可复制粘贴的样本数据。2小时后没有跟进，没有更新意味着我投了反对票（如果您编辑/修改您的问题，将删除）。通常，我们希望您在发布问题后留下来回答任何问题/评论。我可以看到，在过去的两个小时里，你一直在反复检查，所以如果你想得到帮助，请花一些时间在你的帖子中添加关键信息。谢谢你的指导。我对它进行了编辑，试图让它更清晰。更好（删除否决票）；我在下面添加了一个解决方案，可以让您开始；请看一看，太好了tidyverse
的工作非常出色（在Ubuntu和学习曲线中安装了像libcurl4
这样的依赖项之后）。我将进一步滥用我的noob状态，衷心感谢您和@Suhas对Stack Overflow的帮助和热烈欢迎。这很容易做到，最好使用特定的示例数据进行演示。请在您的帖子中加入代表和可复制粘贴的样本数据。2小时后没有跟进，没有更新意味着我投了反对票（如果您编辑/修改您的问题，将删除）。通常，我们希望您在发布问题后留下来回答任何问题/评论。我可以看到，在过去的两个小时里，你一直在反复检查，所以如果你想得到帮助，请花一些时间在你的帖子中添加关键信息。谢谢你的指导。我对它进行了编辑，试图让它更清晰。更好（删除否决票）；我在下面添加了一个解决方案，可以让您开始；请看一看，太好了tidyverse
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这样的依赖项之后）。我将进一步滥用我的noob状态，衷心感谢您和@Suhas对Stack Overflow的帮助和热烈欢迎。非常好的指导和欢迎。非常感谢。关于子集的信息非常有用——这是一个很好的补充，尽管我的问题不清楚。非常好的指导和欢迎。非常感谢。关于子集的信息非常有用——这是一个很好的补充，尽管我的问题不清楚。