如何从r中的许多列中相应的选定值中改变列名？

Question

让我们考虑

markers

及其变异系数 (

cv

) 和三个参考 cv (

rcv

)：

初始数据：

  marker    cv  rcv1  rcv2  rcv3
  <chr>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 AAA        7    10     8     5
2 BBB        4     5     3     1
3 CCC       11    20    15    12
4 DDD        8     7     5     2  

我想改变三个新变量：

• rcv_value

  ：大于

  rcv

  的最接近的

  cv
值

• rcv_name

  ：该

  rcv_value

的列名称

• cv_conclusion

  ：
  • 确定，如果

    cv

    低于

    rcvs

  中的一个或另一个
  • ko 如果

    cv

    高于最高

    rcv

所需输出：

  marker    cv  rcv1  rcv2  rcv3 rcv_value rcv_name cv_conclusion
  <chr>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>     <dbl> <chr>    <chr>        
1 AAA        7    10     8     5         8 rcv2     ok           
2 BBB        4     5     3     1         5 rcv1     ok           
3 CCC       11    20    15    12        12 rcv3     ok           
4 DDD        8     7     5     2         7 rcv1     ko  

注意：我的真实数据有超过 100 个

markers

和大约 10 个不同的

rcv

。
我失败的地方是从相应的

rcv_name

中获取

rcv_value

（使用

mutate

和

case_when

）。

感谢您的帮助。

数据：

dat0 <-
structure(list(marker = c("AAA", "BBB", "CCC", "DDD"), cv = c(7, 
4, 11, 8), rcv1 = c(10, 5, 20, 7), rcv2 = c(8, 3, 15, 5), rcv3 = c(5, 
1, 12, 2)), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, 
-4L))

Answer 1

在这种情况下，重新整形为长会让事情变得更加简单。首先使用

tidyr::pivot_longer()

，然后使用

dplyr::group_by()

标记，然后使用

tidyr::pivot_wider()

将数据恢复到原始形状。

library(dplyr)
library(tidyr)

dat0 |>
    pivot_longer(
        -c(marker, cv),
        names_to = "rcv"
    ) |>
    mutate(
        rcv_value = min(value[value > cv]),
        cv_conclusion = if_else(is.infinite(rcv_value), "ko", "ok"),
        rcv_value = if_else(is.infinite(rcv_value), max(value), rcv_value),
        rcv_name = rcv[rcv_value == value],
        .by = marker
    ) |>
    pivot_wider(
        id_cols = c(marker, cv, rcv_value, rcv_name, cv_conclusion),
        names_from = rcv,
        values_from = value
    )  |>
    select(
        marker, cv, rcv1:rcv3, rcv_value:cv_conclusion
    )

# # A tibble: 4 × 8
#   marker    cv  rcv1  rcv2  rcv3 rcv_value rcv_name cv_conclusion
#   <chr>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>     <dbl> <chr>    <chr>        
# 1 AAA        7    10     8     5         8 rcv2     ok           
# 2 BBB        4     5     3     1         5 rcv1     ok           
# 3 CCC       11    20    15    12        12 rcv3     ok           
# 4 DDD        8     7     5     2         7 rcv1     ko