Как перейти из столбца к именам других столбцов и создать новый столбец

У меня есть такая таблица как

+---------+---------+--------+--------+--------+
| Product | Classif | Type 1 | Type 2 | Type 3 |
+---------+---------+--------+--------+--------+
| a       | Type 1  |      2 |      6 |      8 |
| b       | Type 2  |      3 |      9 |     11 |
| c       | Type 3  |      5 |     10 |     15 |
+---------+---------+--------+--------+--------+

Где у меня есть список продуктов и их классификация. Сопоставления продукта и классификации достаточно для определения их цены (которая указана в столбцах с 3 по 5). Мне нужен новый столбец, в котором будет указана цена каждого продукта в соответствии с его типом, например:

+---------+---------+--------+--------+--------+-------+
| Product | Classif | Type 1 | Type 2 | Type 3 | Price |
+---------+---------+--------+--------+--------+-------+
| a       | Type 1  |      2 |      6 |      8 |     2 |
| b       | Type 2  |      3 |      9 |     11 |     9 |
| c       | Type 3  |      5 |     10 |     15 |    15 |
+---------+---------+--------+--------+--------+-------+

Где программа сравнивает значение столбца classif и берет значение из соответствующего столбца.


r merge matching calculated-columns refer
person Miquel Plens    schedule 30.09.2020    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
1
arrow_downward

То, что вы ищете, может быть достигнуто, сначала изменив форму ваших данных на длинные, а затем вычислив сравнение, чтобы получить цену, чтобы объединить все вместе с left_join(). Вот код, использующий tidyverse функции:

library(tidyverse)
#Code
df2 <- df %>% left_join(df %>% pivot_longer(-c(Product,Classif)) %>%
  mutate(Price=ifelse(Classif==name,value,NA)) %>%
  filter(!is.na(Price)) %>% select(-c(name,value)))

Выход:

  Product Classif Type 1 Type 2 Type 3 Price
1       a  Type 1      2      6      8     2
2       b  Type 2      3      9     11     9
3       c  Type 3      5     10     15    15

Некоторые использованные данные:

#Data
df <- structure(list(Product = c("a", "b", "c"), Classif = c("Type 1", 
"Type 2", "Type 3"), `Type 1` = c(2, 3, 5), `Type 2` = c(6, 9, 
10), `Type 3` = c(8, 11, 15)), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")
person Duck    schedule 30.09.2020

arrow_upward
1
arrow_downward

Это работает?

library(data.table)

df <- data.table(Product = c('a', 'b', 'c'), 
             Classif = c('Type 1', 'Type 2', 'Type 3'),
             `Type 1` = c(2, 3, 5),
             `Type 2` = c(6,9,10),
             `Type 3` = c(8,11,15)
             )


df2 <- df[,`:=`(
  Price = case_when(
     Classif == 'Type 1' ~ `Type 1`,
     Classif == 'Type 2' ~ `Type 2`,
     Classif == 'Type 3' ~ `Type 3`
  )
)]
person peter    schedule 30.09.2020
comment
case_when требуется dplyr, но, к вашему сведению, текущая версия data.table 1.13 теперь имеет функцию case, fcase (в случае, если вы хотите использовать только один пакет) - person IceCreamToucan; 30.09.2020