R 使用mutate_at使用数据帧中的多个其他列创建新列

假设我有这样一个数据帧：

x <- data.frame(d1 = c(1,0,1,3,5), d2 = c(0,0,1,1,0))

#   d1 d2
# 1  1  0
# 2  0  0
# 3  1  1
# 4  3  1
# 5  5  0

使用dplyr，我可以通过首先使用filter_分割数据帧，然后再将结果数据帧绑定在一起来实现这一点

x1 <- x %>%
  filter_at(vars(starts_with("d")), any_vars(. == 1))
x1$R <- 1

x2 <- x %>%
  filter_at(vars(starts_with("d")), all_vars(. != 1))
x2$R <- 0

x <- bind_rows(x1,x2)

#   d1 d2 R
# 1  1  0 1
# 2  1  1 1
# 3  3  1 1
# 4  0  0 0
# 5  5  0 0

---

然而，这种方法似乎不仅是完成此任务的一种迂回方式，而且数据帧顺序也发生了变化。在我的情况下这不是一个问题，但在其他情况下可能会令人讨厌。有人知道更好的方法吗？

如果我正确理解了你的问题，我会在ifelse语句中使用mutate函数

x <- data.frame(d1 = c(1,0,1,3,5), d2 = c(0,0,1,1,0))

# the | is a logical OR operator
x %>% mutate(R = ifelse(d1 ==1 | d2== 1,1,0))

   d1 d2 R
 1  1  0 1
 2  0  0 0
 3  1  1 1
 4  3  1 1
 5  5  0 0

---

如果我正确理解了你的问题，我会使用带有ifelse语句的mutate函数

x <- data.frame(d1 = c(1,0,1,3,5), d2 = c(0,0,1,1,0))

# the | is a logical OR operator
x %>% mutate(R = ifelse(d1 ==1 | d2== 1,1,0))

   d1 d2 R
 1  1  0 1
 2  0  0 0
 3  1  1 1
 4  3  1 1
 5  5  0 0

在此处了解有关ifelse的更多信息：

使用data.table包尝试此操作：

基准R：

x$result <- ifelse(x$d1==1 | x$d2==1,1,0)

在此处了解有关ifelse的更多信息：

使用data.table包尝试此操作：

基准R：

x$result <- ifelse(x$d1==1 | x$d2==1,1,0)

---

如果不确定将有多少个d列，可以先重塑形状

library(dplyr)
library(tidyr)
x %>% 
  mutate(id = row_number()) %>% 
  pivot_longer(starts_with('d')) %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(R = as.numeric(any(value == 1))) %>% 
  pivot_wider()

---

如果不确定将有多少个d列，可以先重塑形状

library(dplyr)
library(tidyr)
x %>% 
  mutate(id = row_number()) %>% 
  pivot_longer(starts_with('d')) %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(R = as.numeric(any(value == 1))) %>% 
  pivot_wider()

---

另一个选择是：

x %>%
 mutate(R = +(rowSums(select(., starts_with("d")) == 1) != 0))

  d1 d2 R
1  1  0 1
2  0  0 0
3  1  1 1
4  3  1 1
5  5  0 0

---

另一个选择是：

x %>%
 mutate(R = +(rowSums(select(., starts_with("d")) == 1) != 0))

  d1 d2 R
1  1  0 1
2  0  0 0
3  1  1 1
4  3  1 1
5  5  0 0

---

如果以d开头的列数不同，则在以R为底的列中，可以执行以下操作：

cbind(x, R = +Reduce("|",data.frame(x[startsWith(names(x),"d")]==1)))
  d1 d2 R
1  1  0 1
2  0  0 0
3  1  1 1
4  3  1 1
5  5  0 0

---

如果以d开头的列数不同，则在以R为底的列中，可以执行以下操作：

cbind(x, R = +Reduce("|",data.frame(x[startsWith(names(x),"d")]==1)))
  d1 d2 R
1  1  0 1
2  0  0 0
3  1  1 1
4  3  1 1
5  5  0 0

mutatex，R=as.numericd1==1 | d2==1？这听起来像是一个ifelse可能有用的作业，可以在mutate.mutatex中使用，R=as.numericd1==1 | d2==1？这听起来像是一个ifelse可能有用的作业，可以在mutate中使用。