Цикл For для извлечения данных, разбросанных по нескольким столбцам в другом R-кадре данных

Question

У меня есть вопрос опроса, в котором респонденты могли выбрать несколько ответов (для 16 возможных комбинаций, например, «Какой цвет вам нравится?» Может привести к ответам «красный, синий, зеленый, желтый» или «красный, синий, зеленый»). , черный "и т. д.

Эти 16 возможных комбинаций содержатся в электронной таблице:

Изображение 1: первые две строки таблицы (полная таблица состоит из 16 строк)

Пример 1:

structure(list(V1 = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("red", "ruby"), class = "factor"), 
V2 = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L,
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("blue", "violet"), class = "factor"), 
V3 = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 
2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L), .Label = c("green", "turqoise"), class = "factor"), 
V4 = structure(c(2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("black", "yellow"), class = "factor")), .Names = c("V1", 
"V2", "V3", "V4"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -16L
))

Фрейм данных с ответами содержит шестнадцать столбцов для этого вопроса (по одному столбцу на каждую простую комбинацию цветов). Если респондент 1 выбрал первую комбинацию, только первый столбец содержит данные; аналогично, если респондент 2 выбрал вторую комбинацию, второй столбец содержит данные. Остальные пусты:

Изображение 2: первые два столбца кадра данных

Пример 2:

structure(list(respondentID = 1:16, v1 = c(1L, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v2 = c(NA, 1L, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v3 = c(NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), 
v4 = c(NA, NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1L, 1L, NA, 
NA, NA, NA), v5 = c(NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA), v6 = c(NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v7 = c(NA, NA, NA, NA, 
1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v8 = c(NA, 
NA, NA, NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA
), v9 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA), v10 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v11 = c(NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v12 = c(NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1L, NA, NA, NA
), v13 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, 1L, NA, NA), v14 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v15 = c(NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v16 = c(NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1L
)), .Names = c("respondentID", "v1", "v2", "v3", "v4", "v5", 
"v6", "v7", "v8", "v9", "v10", "v11", "v12", "v13", "v14", "v15", 
"v16"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -16L))

(Конечно, на практике респондент 1 не обязательно выбирал комбинацию 1).

Вся информация в кадре данных - это число «1», которое соответствует соответствующей комбинации в электронной таблице.

Для анализа ответов на вопрос мне нужно извлечь комбинацию из электронной таблицы и импортировать ее в кадр данных с ответами, чтобы я получил четыре новых столбца в кадре данных с комбинацией цветов, выбранных респондентом ( например, красный, синий, зеленый, желтый для респондента 1).

Я не думаю, что есть какой-либо способ сделать это с помощью apply, поэтому я думаю, что мне нужно написать цикл for для извлечения и импорта данных. Любой совет, как это сделать?

Answer 1

Если вы поместите второй фрейм данных в длинную форму, вы можете отфильтровать только те комбинации, которые выбрал каждый человек, а затем соединить второй фрейм данных с первым.Два фрейма данных имеют комбинированные метки, которые можно согласовать между двумя для присоединения.

Обратите внимание, что я изменил имена столбцов в первом фрейме данных, df1_with_id, на color1 и т. Д., Толькопотому что в противном случае вы бы имели v1, v2, ... в одном фрейме данных и V1, V2, ..., представляющие что-то другое в другом.Не обязательное изменение, но не следует путать, что означают различные переменные.

library(tidyverse)

df1 <- structure(list(V1 = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("red", "ruby"), class = "factor"),V2 = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L,1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("blue", "violet"), class = "factor"),V3 = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L,2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L), .Label = c("green", "turqoise"), class = "factor"),V4 = structure(c(2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L,2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("black", "yellow"), class = "factor")), .Names = c("V1","V2", "V3", "V4"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -16L))

df2 <- structure(list(respondentID = 1:16, v1 = c(1L, NA, NA, NA, NA,NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v2 = c(NA, 1L, NA,NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v3 = c(NA,NA, NA, NA, NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA),v4 = c(NA, NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1L, 1L, NA,NA, NA, NA), v5 = c(NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,NA, NA, NA, NA, NA, NA), v6 = c(NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA,NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v7 = c(NA, NA, NA, NA,1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v8 = c(NA,NA, NA, NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v9 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA,NA, NA, NA, NA), v10 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v11 = c(NA, NA, NA, NA,NA, NA, NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v12 = c(NA,NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1L, NA, NA, NA), v13 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,NA, 1L, NA, NA), v14 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v15 = c(NA, NA, NA, NA,NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), v16 = c(NA,NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1L)), .Names = c("respondentID", "v1", "v2", "v3", "v4", "v5","v6", "v7", "v8", "v9", "v10", "v11", "v12", "v13", "v14", "v15","v16"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -16L))

df1_with_id <- df1 %>% 
    setNames(paste0("color", 1:4)) %>%
    mutate(combo = paste0("v", row_number()))

head(df1_with_id)
#>   color1 color2   color3 color4 combo
#> 1    red   blue    green yellow    v1
#> 2    red   blue    green  black    v2
#> 3    red   blue turqoise yellow    v3
#> 4    red   blue turqoise  black    v4
#> 5    red violet    green yellow    v5
#> 6    red violet    green  black    v6

df2 %>%
    gather(key = combo, value = val, -respondentID) %>%
    filter(!is.na(val)) %>%
    left_join(df1_with_id, by = "combo")
#>    respondentID combo val color1 color2   color3 color4
#> 1             1    v1   1    red   blue    green yellow
#> 2             2    v2   1    red   blue    green  black
#> 3             7    v3   1    red   blue turqoise yellow
#> 4             4    v4   1    red   blue turqoise  black
#> 5            11    v4   1    red   blue turqoise  black
#> 6            12    v4   1    red   blue turqoise  black
#> 7             3    v5   1    red violet    green yellow
#> 8             2    v6   1    red violet    green  black
#> 9            10    v6   1    red violet    green  black
#> 10            5    v7   1    red violet turqoise yellow
#> 11            6    v8   1    red violet turqoise  black
#> 12            8    v9   1   ruby   blue    green yellow
#> 13            9   v11   1   ruby   blue turqoise yellow
#> 14           13   v12   1   ruby   blue turqoise  black
#> 15           14   v13   1   ruby violet    green yellow
#> 16           16   v16   1   ruby violet turqoise  black

Создано в 2018-05-08 пакетом представлением (v0.2.0).

Answer 2

Я не уверен, что понимаю, что вы хотите сделать. Используя пакеты tidyverse и функцию melt () пакета reshape2, вы можете попробовать

df_respondent_combination <-
  df_respondent %>%
  melt(measure.vars = c(2:ncol(.)), na.rm = T) %>%
  cbind(df_combination) %>%
  select(-variable, -value) %>%
  arrange(respondentID)

С df_respondent_combination ожидаем новый фрейм данных, df_respondent ваш пример 2 и df_combination ваш пример 1.