使用purrr::map2在列名的两个向量上循环，以便有条件地将多列重新编码为新变量

Question

library(tidyverse)    

使用下面的示例代码，我想使用“mutate”或“mutate_at”将多个列重新编码为基于另一列的值的新列。基本上，我想基于相应的非“S”变量的值，重新编码以“S”结尾的变量(q25s,q26s等..）。例如，如果q25=1，那么q25s将被重新编码，使得1=0，2=0，3=0，4=1，5=1和88=缺失，并且新名称将是q25_new。如果q25不等于1，则不应重新编码is，而q25_new应仅为NA。

cols1<-Df %>%select(q25:q29)
cols2<-Df %>% select(q25s:q29s)

Df<- Df %>% map2(Df[cols1],Df[cols2],
  ~if_else(.x==1, mutate_at(vars (.y),funs(recode(.,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1),"NA"))))

下面是示例代码。

Here is the sample code:
q25<-c(2,1,88,2,1)
q26<-c(2,88,88,88,2)
q27<-c(2,2,1,1,1)
q28<-c(88,1,1,2,2)
q29<-c(1,1,1,2,2)
q25s<-c(3,5,88,4,1)
q26s<-c(4,4,5,5,1)
q27s<-c(3,3,4,1,4)
q28s<-c(4,5,88,1,3)
q29s<-c(88,88,3,4,4)
Df<-data.frame(q25,q26,q27,q28,q29,q25s,q26s,q27s,q28s,q29s)

Answer 1

这样行吗？

map2(Df[1:5],Df[6:10], ~ if_else(.x==1, recode(.y,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1,`88` = NA_real_),NA_real_)) %>%
  as.data.frame %>%
  rename_all(paste0,"_new") %>%
  cbind(Df,.)

#   q25 q26 q27 q28 q29 q25s q26s q27s q28s q29s q25_new q26_new q27_new q28_new q29_new
# 1   2   2   2  88   1    3    4    3    4   88       3       4       3       4      NA
# 2   1  88   2   1   1    5    4    3    5   88       1       4       3       1      NA
# 3  88  88   1   1   1   88    5    4   88    3      88       5       1      NA       0
# 4   2  88   1   2   2    4    5    1    1    4       4       5       0       1       4
# 5   1   2   1   2   2    1    1    4    3    4       0       1       1       3       4

好吧，最后我无法抗拒挑战，所以这里有一个几乎100%整洁的方法去做它（相同的输出）：

library(tidyr)
Df %>%
  mutate(n=row_number()) %>%
  gather(key,value,-n) %>%
  mutate(key2 = ifelse(grepl("s",key),"s","x"),
         key=sub("s","",key)) %>%
  spread(key2,value) %>%
  mutate(`_new` = if_else(x==1, recode(s,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1,`88` = NA_real_),Inf)) %>%
  gather(key3,value,s,x,`_new`) %>%
  unite(key,key,key3,sep="") %>%
  spread(key,value) %>%
  rename_all(~gsub("x","",.x)) %>%
  select(order(nchar(names(.))),-n)