多变量的存在/缺席

Question

我有一个数据集，其中相同的观察(一个对象)有多个变量，可以具有相同的值(装饰主题)。

decor_data <- data.frame(Site= "XYZ", 
                   Motif1 = c("A", "B", "B", "B", "A", "C"), 
                   Motif2 = c("C", "D", "D", "A", NA, "B"), 
                   Motif3 = c("B", "A", NA, NA, NA, NA), 
                   Motif4 = c("D", NA, NA, NA, NA, NA))

现在，我想为每个motif值创建一个列，该列记录它们的存在或缺位。

我可以通过这样的函数来做到这一点：

 presabs.decor <- function(data, motif){
  data <- data %>% dplyr::mutate((!!quo_name (motif)) := case_when((Motif1 == motif | Motif2 == motif | Motif3 == motif | Motif4 == motif) ~ 1, TRUE~0))
}

但是，每次我都要给出变量的名称，这显然是浪费时间。

    decors <- decor_data %>% presabs.decor("A") %>% 
                             presabs.decor("B") %>% 
                             presabs.decor("C") %>% 
                             presabs.decor("D")

有很多方法可以通过一个列(例如使用dcast )来实现这一点，但是我还没有找到任何可以跨多个列工作的方法，就像我需要的那样。

我觉得我漏掉了一些很明显的东西。

任何帮助都是非常感谢的！

Answer 1

使用底座

#get unique motif names
m <- na.omit(unique(unlist(decor_data[, -1])))

cbind(decor_data, 
      sapply(m, function(i) rowSums(decor_data[, -1] == i, na.rm = TRUE)))
#   Site Motif1 Motif2 Motif3 Motif4 A B C D
# 1  XYZ      A      C      B      D 1 1 1 1
# 2  XYZ      B      D      A   <NA> 1 1 0 1
# 3  XYZ      B      D   <NA>   <NA> 0 1 0 1
# 4  XYZ      B      A   <NA>   <NA> 1 1 0 0
# 5  XYZ      A   <NA>   <NA>   <NA> 1 0 0 0
# 6  XYZ      C      B   <NA>   <NA> 0 1 1 0

Answer 2

使用data.table和tidyverse

setDT(decor_data)

motif_vars <- str_subset(names(decor_data), "Motif")

decor_data[, (motif_vars) := map(.SD, as.character), .SD = motif_vars]

motif_values <- decor_data[, motif_vars, with = FALSE] %>% 
  unlist() %>% 
  unique() %>% 
  .[!is.na(.)] 

decor_data[, motif := pmap_chr(.SD, ~c(...) %>% .[!is.na(.)] %>% str_c(collapse = "")), .SD = motif_vars]
decor_data[, (motif_values) := map(motif_values, ~str_detect(motif, .x) * 1L)]

decor_data %>% select(-motif)