purrrループ1つのデータフレームの列を通って、条件付きで、以下のデータを持つ別のデータフレーム

Question

から値を置き換える...

library(tidyverse) 

df_fac <- data_frame("author_1" = c("Ted", "Fred", NA, "Jim", "Tim"), 
       "role_1" = c("Faculty", "Faculty", "Staff", "Faculty", "Faculty"), 
       "author_2" = c(NA, "Will", NA, "Bill", NA), 
       "role_2" = c("Staff", "Faculty", "Staff", "Faculty", "Staff")) 

df_all <- data_frame("author_1" = c("Ted", "Fred", "Simon", "Jim", "Tim"), 
        "role_1" = c("Faculty", "Faculty", "Staff", "Faculty", "Faculty"), 
        "author_2" = c("Sam", "Will", "Noah", "Bill", "Luther"), 
        "role_2" = c("Staff", "Faculty", "Staff", "Faculty", "Staff")) 

df_facで「作者」の列がNAであれば、私はでいっぱいにするためにそれらをしたいと思います対応する列の値は、からmapの関数を使用してpurrrになります。これは、私は現在、ループせずに何をすべきかです：map_dfで

df_test <- df_fac %>% 
    mutate(`author_1` = ifelse(is.na(`author_1`), df_all$`author_1`, `author_1`)) %>% 
    mutate(`author_2` = ifelse(is.na(`author_2`), df_all$`author_2`, `author_2`)) 

私はdf_facの列に対するこの反復処理を行うことができますが、ないdf_allに（あなたが見ることができるようにそれが唯一の著者欄1です）。

df_test <- map_df(select(df_fac, matches("author.\\d$")), ~ { 
    ifelse(is.na(.), df_all$`author_1`, .) 
}) 

それはselect(df_fac, matches("author.\\d$"))にわたり反復しながらselect(df_all, matches("author.\\d$"))オーバーmap_df反復を持ってする方法はありますか？

おもちゃの例では、df_testは、同じ著者の列と値がdf_allである必要があります。私が試してみました：

df_test <- map_df(1:length(select(df_fac, matches("author.\\d$"))), ~ { 
    ifelse(is.na(select(df_fac, matches("author.\\d$"))[.]), 
    select(df_all, matches("author.\\d$"))[.], 
    select(df_fac, matches("author.\\d$"))[.]) 
}) 

はError in bind_rows_(x, .id) : not compatible with STRSXP

df_test <- pmap_chr(list(is.na(select(df_fac, matches("author.\\d$"))), 
         select(df_all, matches("author.\\d$")), 
         select(df_fac, matches("author.\\d$"))), 
        ifelse) 

は、私は、実際のデータは、同様の変数名で混合著者のコラムをたくさん持っているようmatches機能を使用する必要がError: Element 2 has length 2, not 1 or 10.

をスロースローします。これが明確でないかどうかを明確にすることができます。ありがとうございました。

Answer 1

map2_dfを使用すると、2つのリストを同時にループすることができます。 dplyr::coalseceを使用すると、欠損値の置き換えに役立ちます。 df_allの列がdf_facと同じ順番であることを確認するためにselectを使用しました。

map2_df(df_fac, select(df_all, one_of(names(df_fac))), ~coalesce(.x, .y)) 

同じことpmapを使用して：

pmap_df(list(df_fac, select(df_all, one_of(names(df_fac)))), coalesce) 

をあなたが使用している2つの異なるリストを参照するために式表記と一緒に、同様に、map2でifelseを使用することができます。

map2_df(df_fac, select(df_all, one_of(names(df_fac))), 
     ~ifelse(is.na(.x), .y, .x))