如何检查r中的组是否存在特定标志？

我有下面的数据帧，我不确定如何在dplyr中实现它

我想知道，对于每个变量组和var，是否有一个标志以及它对应的var 2的不同值

df_result<-data.frame(group=c("A","B","C","C"),var=c("1","1","2","3"),flag_yes=c("1","0","1","0"),var2_distinct=c("a","na","c","na"))

我们可以按组和变量对_进行分组，如果有任何标志为1，则创建一个标志_yes，并获得相应的var2值

我们可以按组和变量对_进行分组，如果有任何标志为1，则创建一个标志_yes，并获得相应的var2值

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我们可以按“group”、“var”分组，检查任何“flag”为1，粘贴与“flag”1对应的“var2”元素，并在必要时使用NA_将其更改为NA

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我们可以按“group”、“var”分组，检查任何“flag”为1，粘贴与“flag”1对应的“var2”元素，并在必要时使用NA_将其更改为NA

基本R解决方案：

data.frame(do.call("rbind", lapply(split(df_test, paste0(df_test$group, df_test$var)),
       function(x){
         x$flag_yes <- ifelse(sum(as.integer(x$flag)) >= 1, 1, 0)
         x$var2_distinct <- as.character(ifelse(x$flag == 1, as.character(x$var2), ""))
         return(x)
         }
      )
    ),
  row.names = NULL
)

基本R解决方案：

data.frame(do.call("rbind", lapply(split(df_test, paste0(df_test$group, df_test$var)),
       function(x){
         x$flag_yes <- ifelse(sum(as.integer(x$flag)) >= 1, 1, 0)
         x$var2_distinct <- as.character(ifelse(x$flag == 1, as.character(x$var2), ""))
         return(x)
         }
      )
    ),
  row.names = NULL
)

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我还可以获取var_2中不同值的数量吗？@Mel updatd邮递数据包含var2的非唯一元素，有没有任何方法可以获取不同值？@Mel您可以将逻辑更改为df_test%>%group_bygroup，var%>%summaryseflag_yes=+anyflag==1，var2_distinct=na_iftostringniquevar2[flag==1]，num_distinct=n_distinctvar2[flag==1]我还可以获得var_2中不同值的数量吗？@Mel updated postmy数据包含var2的非唯一元素，是否有任何方法可以获得不同值？@Mel您可以将逻辑更改为df_test%>%group\u bygroup，var%>%summarseFlag\u yes=+anyflag==1，var2_distinct=na_iftostlinguniquevar2[flag==1]，num_distinct=n_distinctvar2[flag==1]

library(dplyr)    
df_test %>%
    group_by(group, var) %>% 
    summarise(flag_yes = +(any(flag == "1")),
             var2_distinct = na_if(toString(var2[flag == "1"]), ""))     
# A tibble: 4 x 4
# Groups:   group [3]
#  group var   flag_yes var2_distinct
#  <fct> <fct>    <int> <chr>        
#1 A     1            1 a            
#2 B     1            0 <NA>         
#3 C     2            1 c            
#4 C     3            0 <NA>      

df_test %>%
    group_by(group, var) %>% 
    summarise(flag_yes = +(any(flag == "1")),
             var2_distinct = na_if(toString(var2[flag == "1"]), ""),
             num_distinct = n_distinct(var2[flag == "1"]))   
# A tibble: 4 x 5
# Groups:   group [3]
#  group var   flag_yes var2_distinct num_distinct
#  <fct> <fct>    <int> <chr>                <int>
#1 A     1            1 a                        1
#2 B     1            0 <NA>                     0
#3 C     2            1 c                        1
#4 C     3            0 <NA>                     0

library(data.table)
setDT(df_test)[, .(flag_yes = +(any(flag == "1")), 
     var2_dstinct = na_if(toString(var2[flag == "1"]), "")), .(group, var)]
#   group var flag_yes var2_dstinct
#1:     A   1        1            a
#2:     B   1        0         <NA>
#3:     C   2        1            c
#4:     C   3        0         <NA>

data.frame(do.call("rbind", lapply(split(df_test, paste0(df_test$group, df_test$var)),
       function(x){
         x$flag_yes <- ifelse(sum(as.integer(x$flag)) >= 1, 1, 0)
         x$var2_distinct <- as.character(ifelse(x$flag == 1, as.character(x$var2), ""))
         return(x)
         }
      )
    ),
  row.names = NULL
)