多矢量case_when的应用

Question

我试图使用case_when根据两个独立的输入修改/变异列。用于在RHS上创建LHS逻辑和相应的输入值的人。下面是一个例子。

library(dplyr)
library(purrr)
library(tibble)

df <- tibble(var = paste0(rep("var", 10), 1:10),
                 label = c("label1", "label2", rep(NA, 7), "label10"))

match_var <- paste0(rep("var", 7), 3:9)
new_labels <- paste0(rep("add_this_label", 7), 3:9)

df %>% 
  mutate(test = map2(match_var , new_labels,
                     ~case_when(
                       var == .x ~ .y,
                       TRUE ~ label
                     )
  ))

我认为问题在于，在case_when中，所有东西都被计算为表达式，但我不完全确定。可以手动键入case_when中的所有7行，但是当向量match_vars和new_labels非常长时，我的应用程序要求我完成这一任务--手工键入case_when是不可行的。

df %>% 
  mutate(label = case_when(
    var == match_var[1] ~ new_labels[1],
    var == match_var[2] ~ new_labels[2],
    var == match_var[3] ~ new_labels[3],
    var == match_var[4] ~ new_labels[4],
    var == match_var[5] ~ new_labels[5],
    var == match_var[6] ~ new_labels[6],
    var == match_var[7] ~ new_labels[7],
    TRUE ~ label
  ))

编辑：所需的结果可以使用for循环来实现，但是现在我想知道是否可以使用case_when和map2_*函数实现这一点？

for (i in seq_along(match_var)) {
  df$label <- ifelse(df$var == match_var[i], new_labels[i], df$label)
}

Answer 1

我们创建一个命名向量，并使用它来匹配'var‘中的值，以便将NA元素更改为'new_labels’。

library(tibble)
library(dplyr)
df %>%
    mutate(label = case_when(is.na(label) ~ 
                       deframe(tibble(match_var, new_labels))[var], 
         TRUE ~ label))
# A tibble: 10 x 2
#   var   label          
#   <chr> <chr>          
# 1 var1  label1         
# 2 var2  label2         
# 3 var3  add_this_label3
# 4 var4  add_this_label4
# 5 var5  add_this_label5
# 6 var6  add_this_label6
# 7 var7  add_this_label7
# 8 var8  add_this_label8
# 9 var9  add_this_label9
#10 var10 label10        

注意:除了使用deframe之外，还可以使用setNames创建命名向量。

Answer 2

由于您正在比较==条件，所以也可以使用命名向量(注意需要取消引号剪接!!!)与dplyr::recode进行比较：

df %>%
    mutate(
        label = recode(
            var,
            !!!setNames(new_labels, match_var),
            .default = label
        )
    )