Supongamos que tengo los siguientes datos:

data = tibble::tribble(
~id,  ~year_1, ~year_2, ~cod_1, ~cod_2, ~cod_3, ~cod_4, ~var_x,
  1,     0,      1,      5,      5,      3,      6,     "x",
  1,     0,      1,      3,      6,      14,     5,     "x",
  1,     0,      1,      2,      8,      5,      4,     "x",
  2,     1,      0,      10,     8,      2,      3,     "x",
  2,     1,      0,      3,      9,      1,      2,     "x",
  2,     1,      0,      1,      12,     0,      1,     "x"
)

Me gustaría crear todos los productos posibles de la combinación de todas las columnas "año_" por todas las columnas "cod_". Me refiero a algo como esto:

data.new = data %>% 
  mutate(year_1_cod_1 = year_1 * cod_1) %>% 
  mutate(year_1_cod_2 = year_1 * cod_2) %>% 
  mutate(year_1_cod_3 = year_1 * cod_3) %>% 
  mutate(year_1_cod_4 = year_1 * cod_4) %>% 
  mutate(year_2_cod_1 = year_2 * cod_1) %>% 
  mutate(year_2_cod_2 = year_2 * cod_2) %>% 
  mutate(year_2_cod_3 = year_2 * cod_3) %>% 
  mutate(year_2_cod_4 = year_2 * cod_4)

Puedo obtener todas las combinaciones posibles usando:

year.var = colnames(data[, grepl("year", names(data))])
cod.var = colnames(data[, grepl("cod", names(data))])
com = crossing(year.var, cod.var)
> com
# A tibble: 8 x 2
  year.var cod.var
  <chr>    <chr>  
1 year_1   cod_1  
2 year_1   cod_2  
3 year_1   cod_3  
4 year_1   cod_4  
5 year_2   cod_1  
6 year_2   cod_2  
7 year_2   cod_3  
8 year_2   cod_4

Podría usar un bucle for para mover sobre el marco de datos com y crear cada nueva columna. Pero me gustaría hacer esto dentro del entorno dplyr::. Creo que puedo usar purrr:: a mutate sobre todas las combinaciones, pero no estoy seguro de cómo hacerlo.

De hecho, en mis datos reales tengo más de 1k combinaciones posibles (es decir, más de 1k variables para mutar).

r loops dplyr purrr mutate
4
Cristhian 26 feb. 2020 a las 02:46

2 respuestas

La mejor respuesta

Puede usar map2 para recorrer la combinación en com y usar transmute para crear nuevas columnas al multiplicar esas columnas usando una evaluación no estándar y finalmente vincularla al marco de datos original.

library(dplyr)
library(purrr)

data %>%
  bind_cols(map2_dfc(com$year.var, com$cod.var, 
       ~data %>% transmute(!!paste(.x, .y, sep = "_") := !!sym(.x) * !!sym(.y))))

# A tibble: 6 x 16
#     id year_1 year_2 cod_1 cod_2 cod_3 cod_4 var_x year_1_cod_1 year_1_cod_2
#  <dbl>  <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>        <dbl>        <dbl>
#1     1      0      1     5     5     3     6 x                0            0
#2     1      0      1     3     6    14     5 x                0            0
#3     1      0      1     2     8     5     4 x                0            0
#4     2      1      0    10     8     2     3 x               10            8
#5     2      1      0     3     9     1     2 x                3            9
#6     2      1      0     1    12     0     1 x                1           12
# … with 6 more variables: year_1_cod_3 <dbl>, year_1_cod_4 <dbl>,
#   year_2_cod_1 <dbl>, year_2_cod_2 <dbl>, year_2_cod_3 <dbl>,
#   year_2_cod_4 <dbl>
2
Ronak Shah 25 feb. 2020 a las 23:52 
library(dplyr)
library(tidyr)

data %>% 
  pivot_longer(starts_with("year"), names_to = "year", values_to = "year_val") %>% 
  pivot_longer(starts_with("cod"), names_to = "cod", values_to = "cod_val") %>% 
  mutate(year_cod = paste(year, cod, sep = "_"),
         val = year_val * cod_val) %>% 
  pivot_wider(
    id_cols = c(id, var_x),
    names_from = year_cod,
    values_from = val,
    values_fn = list(val = list)
  ) %>% 
  unnest(cols = c(-id, -var_x))
#> # A tibble: 6 x 10
#>      id var_x year_1_cod_1 year_1_cod_2 year_1_cod_3 year_1_cod_4 year_2_cod_1
#>   <dbl> <chr>        <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>
#> 1     1 x                0            0            0            0            5
#> 2     1 x                0            0            0            0            3
#> 3     1 x                0            0            0            0            2
#> 4     2 x               10            8            2            3            0
#> 5     2 x                3            9            1            2            0
#> 6     2 x                1           12            0            1            0
#> # … with 3 more variables: year_2_cod_2 <dbl>, year_2_cod_3 <dbl>,
#> #   year_2_cod_4 <dbl>

Creado en 2020-02-26 por el paquete de reprex (v0.3.0)

1
Aurèle 26 feb. 2020 a las 10:13

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