如何有条件地填充R中的一组列？

Question

我有这样的数据：

date <- c('2020-1', '2020-1','2020-1','2020-2','2020-2','2020-2','2020-2','2020-3','2020-3','2020-3','2020-3')
ID1 <- c('A', 'A', 'B', 'A', 'A', 'A', 'A', 'C', 'A', 'C', 'C')
ID2 <- c('a', 'a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'b', 'c', 'd', 'd', 'd')
ID3 <- c('xy', 'xz', 'ab', 'ac', 'ac', 'ac', 'zy', 'yz', 'yy', 'zz', 'cc')
value <- c(100, 10, 50, 0, 10, 100, 15, 16, 17, 100, 50)

df1 <- data.frame(date, ID1, ID2, ID3, value)

我需要基于唯一的完整ID = ID1_ID2_ID3来形成列。我就是这样做的：

df2 <- df1 %>% unite(full_id, c("ID1", "ID2", "ID3"), sep = "_", remove = FALSE)
full_id.unique <- df2$full_id %>% unique()
df2[,full_id.unique]<-NA

现在，我想用以下逻辑填充这些列。每个新列的每一行都应该包含"value“列的值之和，这些值来自日期、ID1和ID2与当前行相同的值而不匹配ID3的行。例如，A_a_xy列的第一个单元格将等于10，因为第二行按日期、ID1、ID2匹配第一行，在ID3中不匹配，其余为0，依此类推。最后的结果(前四列)如下所示：

A_a_xy <- c(10, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
A_a_xz <- c(0,100,0,0,0,0,0,0,0,0,0)
B_a_ab <- c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)
A_b_ac <- c(0,0,0,15,0,0,0,0,0,0,0)

这对我来说是一个相当复杂的逻辑，我不知道如何处理这个任务。

Answer 1

我们可以按'date'，'ID1'，'ID2'，循环across列从'A_a_xy‘到'C_d_cc'，如果full_id值等于’值‘的'cur_column(), get the和’，并减去列名与'ID3‘匹配的’值‘。

library(dplyr)
df2 %>% 
   group_by(date, ID1, ID2) %>%
    mutate(across(A_a_xy:C_d_cc,
   ~ case_when(full_id == cur_column()
    ~sum(value, na.rm = TRUE) - 
    sum(value[trimws(cur_column(), whitespace = ".*_") == ID3]), TRUE ~ 0))) %>% 
   ungroup

-output

# A tibble: 11 × 16
   date   full_id ID1   ID2   ID3   value A_a_xy A_a_xz B_a_ab A_b_ac A_c_ac A_b_zy C_c_yz A_d_yy C_d_zz C_d_cc
   <chr>  <chr>   <chr> <chr> <chr> <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
 1 2020-1 A_a_xy  A     a     xy      100     10      0      0      0      0      0      0      0      0      0
 2 2020-1 A_a_xz  A     a     xz       10      0    100      0      0      0      0      0      0      0      0
 3 2020-1 B_a_ab  B     a     ab       50      0      0      0      0      0      0      0      0      0      0
 4 2020-2 A_b_ac  A     b     ac        0      0      0      0     15      0      0      0      0      0      0
 5 2020-2 A_c_ac  A     c     ac       10      0      0      0      0      0      0      0      0      0      0
 6 2020-2 A_c_ac  A     c     ac      100      0      0      0      0      0      0      0      0      0      0
 7 2020-2 A_b_zy  A     b     zy       15      0      0      0      0      0      0      0      0      0      0
 8 2020-3 C_c_yz  C     c     yz       16      0      0      0      0      0      0      0      0      0      0
 9 2020-3 A_d_yy  A     d     yy       17      0      0      0      0      0      0      0      0      0      0
10 2020-3 C_d_zz  C     d     zz      100      0      0      0      0      0      0      0      0     50      0
11 2020-3 C_d_cc  C     d     cc       50      0      0      0      0      0      0      0      0      0    100