传递具有要变异的名称的向量以创建多个新列

Question

下面是我的可复制代码：

library(dplyr)
library(tibble)

correct = c(4, 5, 2, 2, 2, 3, 3, 5, 4, 5, 2, 1, 3, 4, 2, 2, 2, 4, 3, 1, 1, 5, 4, 1, 3, 2)

sub1 = c(3, 5, 1, 5, 4, 3, 2, 5, 4, 3, 4, 4, 4, 1, 5, 1, 4, 3, 3, 4, 3, 2, 4, 2, 3, 4)

df = t(data.frame(sub1))
colnames(df) = paste0("P", 1:26)

new_names = paste0("P", 1:26, "_coded")

for(i in 1:26){


  df = as.tibble(df) %>% 
    mutate(new_names = case_when(.[i] == correct[i] ~ 1, 
                     .[i] != correct[i] ~ 0, 
                     T ~ 9999999))

  print(df) # to know what's going on.

}

另外，我知道.dots可以接收矢量中的名称（我想），但我不太理解如何在mutate()中与case_when一起使用。

也欢迎使用recoded值创建新列的其他方法

更新：我的预期输出将是包含26个新列的原始数据帧，p1_cod:p26_cod，可能包含值1（如果正确）和0（如果不正确）。

类似这样的内容（我刚刚创建了4个列，其中有1和0作为示例）。

df %>% 
  mutate(P1_COD = 1,
         P2_COD = 0,
         P3_COD = 1,
         P4_COD = 1)

Answer 1

数据的格式不是dplyr最适合处理的格式。我建议将数据重组为纵向格式，然后case_when变得很简单，不需要for循环。

有关tidyr的数据格式，请参阅TidyVerse.org文档中的其他文档

这里是包含示例数据的“纵向”格式的示例。我还添加了一些随机答案的其他科目。

library(tidyverse)
responses <- data_frame(
  subject = rep(1:3, each = 26),
  qNum = rep(1:26, 3),
  response = c(sub1, 
               sample(5, 26, replace = T),
               sample(5, 26, replace = T)))

可以创建并合并答案：

answers <- data_frame(
  qNum = 1:26,
  answer = correct)
df <- left_join(responses, answers)

接下来，使用dplyr::case_when为答案打分：

df <- df %>% mutate(score = case_when(response == answer ~ 1,
                                TRUE ~ 0))

# A tibble: 26 x 5
   subject  qNum response answer score
     <dbl> <int>    <dbl>  <dbl> <dbl>
 1       1     1        3      4     0
 2       1     2        5      5     1
 3       1     3        1      2     0
 4       1     4        5      2     0
 5       1     5        4      2     0
 6       1     6        3      3     1
 7       1     7        2      3     0
 8       1     8        5      5     1
 9       1     9        4      4     1
10       1    10        3      5     0
# ... with 16 more rows

df %>%
  select(-response, -answer) %>% 
  spread(qNum, score, sep = ".")
# A tibble: 3 x 27
  subject qNum.1 qNum.2 qNum.3 qNum.4 qNum.5 qNum.6 qNum.7 qNum.8 qNum.9 qNum.10
*   <int>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>   <dbl>
1       1      0      1      0      0      0      1      0      1      1       0
2       2      0      0      0      0      1      0      0      0      0       0
3       3      0      0      0      0      1      0      0      0      0       0